安全审计中频率敏感的异常检测算法

• 作者: 丁力 倪桂强 潘志松 罗隽 胡谷雨
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 安全审计 入侵检测系统 支持向量描述 单类分类器
• 年，卷（期）: 2008,（8）
• 所属期刊栏目: 安全技术
• 页码范围: 138-140,143
• 页数: 4页
• 分类号: TP309
• 字数: 4372字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.08.048

摘要

传统使用系统调用序列的异常检测算法主要关注切分的长度,忽略了各个系统调用序列的发生频率对整个检测结果的重要性.该文提出一种对序列发生频率敏感的基于支持向量描述异常检测算法,利用发生频率定义样本的重要性,使分类器更加倾向于这些重要的样本.采用国际标准数据集进行测试,讨论了核参数对分类结果的影响.实验结果表明,与传统检测模型相比,基于序列发生频率的检测模型具有较低的误警率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡谷雨	解放军理工大学指挥自动化学院	84	632	13.0	21.0
2	倪桂强	解放军理工大学指挥自动化学院	48	266	8.0	14.0
3	潘志松	解放军理工大学指挥自动化学院	47	385	9.0	17.0
4	丁力	解放军理工大学指挥自动化学院	6	48	4.0	6.0
5	罗隽	解放军理工大学指挥自动化学院	6	26	4.0	5.0