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摘要:
针对入侵检测中普遍存在检测率低与误报过高的问题,采用基于多维-隐马尔可夫模型的检测方法和基于Apriori算法的误用检测技术相结合的入侵检测系统(intrusion detection system,IDS)模型.新模型减少了单纯使用某种入侵检测技术时的漏报率和误报率,同时在异常检测模块中采用了隐马尔可夫与简单贝叶斯分类器相结合的新检测方法,用来处理具有时间相关的多维度序列,从而提高系统的安全性和检测效率.使用KDD Cup99数据集进行效果评估证明:新的模型系统检测率为93.12%,而误报率为0.46%,能有效检测网络数据中的入侵行为.
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文献信息
篇名 基于误用检测与异常行为检测的整合模型
来源期刊 重庆邮电大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 入侵检测 误用检测 异常行为
年,卷(期) 2012,(1) 所属期刊栏目 计算机与自动控制
研究方向 页码范围 73-77
页数 分类号 TP393.08
字数 3727字 语种 中文
DOI 10.3979/j.issn.1673-825X.2012.01.015
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 谢红 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院 134 692 14.0 19.0
2 陈纯锴 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院 5 42 3.0 5.0
3 刘人杰 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院 3 25 1.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
入侵检测
误用检测
异常行为
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
重庆邮电大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-825X
50-1181/N
大16开
重庆南岸区
78-77
1988
chi
出版文献量(篇)
3229
总下载数(次)
12
总被引数(次)
19476
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