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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.
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文献信息
篇名 基于分层抽样的入侵检测方法
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
研究方向 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
五维指标
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
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
入侵检测
高速网络
分层抽样
异常检测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
青岛大学学报(自然科学版)
季刊
1006-1037
37-1245/N
16开
青岛市宁夏路308号
1988
chi
出版文献量(篇)
1805
总下载数(次)
12
总被引数(次)
6176
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