基于分层抽样的入侵检测方法

• 作者: 任厚来 林龙涛 贾小珠
• 来源期刊: 青岛大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 高速网络 分层抽样 异常检测
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机
• 页码范围: 78-81
• 页数: 4页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 2968字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1037.2007.01.017

摘要

将分层抽样理论应用于网络入侵检测.通过统计网络数据包负载字段中的字节分布规律,得到数据包异常的度量,将此度量作为分层特征参数,用以从总体中抽取出有价值的样本.建立了基于Mahalanobis距离的异常检测模型对样本进行检测.实验结果表明,采用DARPA 1999年IDS评测数据集,在选定的97个待检测的攻击实例中,当保证误报率低于1%时,本方法可以达到50%以上的检测准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾小珠	青岛大学信息工程学院	35	126	7.0	9.0
2	林龙涛	青岛大学信息工程学院	1	2	1.0	1.0
3	任厚来	青岛大学信息工程学院	1	2	1.0	1.0