原文服务方: 科技与创新       
摘要:
由于传统的基于信息加密的被动式信息保护技术不能满足现代信息安全的需求,主动检测攻击的防御技术变得迫切重要,本文正是基于这种需要而提出的一种基于统计方法的入侵检测模型.审计记录是入侵检测模型实施的依据,本文使用神经网络技术来训练这些审计记录,获得每个属性的正常区间,通过区间选取算法,就可得到阀值向量,结合加权特征向量和伯努利向量,就可以进行加权入侵得分的计算和疑义商的计算,疑义商就是本模型判断入侵的依据,其值越大意味着相应的会话入侵的可能性越大.只要根据领域专家的经验,设置相应的阀值就可以自动地实现入侵报警.
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文献信息
篇名 一种基于统计方法的入侵检测模型的研究
来源期刊 科技与创新 学科
关键词 统计方法 入侵检测 神经网络 疑义商
年,卷(期) 2007,(30) 所属期刊栏目 信息安全
研究方向 页码范围 120-122
页数 3页 分类号 TP393.08
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1008-0570.2007.30.047
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 叶君耀 景德镇陶瓷学院信息工程学院 19 34 3.0 5.0
2 刘陶 景德镇陶瓷学院信息工程学院 21 34 3.0 5.0
3 朱永宣 上海水产大学信息学院 1 9 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
统计方法
入侵检测
神经网络
疑义商
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
科技与创新
半月刊
2095-6835
14-1369/N
大16开
2014-01-01
chi
出版文献量(篇)
41653
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202805
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