基于K-Nearest Neighbor分类算法的异常检测模型

• 作者: 宋辛科
• 来源期刊: 西安石油大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 异常检测 算法 系统调用 特权进程 网络安全
• 年，卷（期）: 2004,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机及其应用
• 页码范围: 77-79
• 页数: 3页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 3017字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-064X.2004.02.022

摘要

入侵检测成了信息安全中不可缺少的安全措施,而异常检测是入侵检测研究中的热点.提出了一种新的异常检测算法,用K-Nearest Neighbor分类算法对特权程序(或进程)的系统调用进行分析,通过计算系统调用出现的频度判断进程是否异常.测试表明,该方法具有良好的检测性能和较低的误报率,占用的系统资源较少,是一种合理可行的检测方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋辛科	西安石油大学信息中心	5	34	2.0	5.0