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摘要:
现有方法在对数据属性进行分析处理时,容易造成属性中关键信息的丢失,导致了较高的误报率和漏报率.基于这种现象,提出了一种特殊的两阶段聚类方法和基于模糊轮廓树的模式匹配方法.由描述属性建立模糊轮廓树,在此基础上,再对行为属性实施聚类.最后,得到一系列的"某一类型下的若干行为模式".同时,这棵模糊轮廓树又具有判定树的功能.在检测阶段,根据模糊轮廓树,确定一个模糊类别,在该模糊类别内再实施精确的匹配操作.该方法有效保护了属性中蕴含的描述信息和行为信息,避免其关键信息丢失,降低了入侵检测的误报率和漏报率.
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文献信息
篇名 入侵检测系统的模式建立与匹配方法
来源期刊 计算机工程与设计 学科 工学
关键词 入侵检测 聚类 模式匹配 数据挖掘 信息安全
年,卷(期) 2009,(17) 所属期刊栏目 信息安全技术
研究方向 页码范围 3959-3961,3964
页数 4页 分类号 TP309
字数 2994字 语种 中文
DOI
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 杨季文 苏州大学计算机科学与技术学院 125 1056 16.0 25.0
2 赵雷 苏州大学计算机科学与技术学院 95 382 9.0 13.0
3 李榕 苏州大学计算机科学与技术学院 3 40 2.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
入侵检测
聚类
模式匹配
数据挖掘
信息安全
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程与设计
月刊
1000-7024
11-1775/TP
大16开
北京142信箱37分箱
82-425
1980
chi
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