基于LDA模型的主机异常检测方法

• 作者: 丁丽萍 廖晓峰 王永吉 蒋建春 贺喜
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 异常检测 系统调用 LDA模型
• 年，卷（期）: 2012,（8）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 1-4,24
• 分类号: TP393.08
• 字数: 5107字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2012.08.001

摘要

基于系统调用序列的入侵检测是分析主机系统调用数据进而发现入侵的一种安全检测技术,其关键技术是如何能够更准确地抽取系统调用序列的特征,并进行分类.为此,引进LDA( Latent Dirichlet Allocation )文本挖掘模型构建新的入侵检测分类算法.该方法将系统调用短序列视为word,利用LDA模型提取进程系统调用序列的主题特征,并结合系统调用频率特征,运用kNN(k-Nearest Neighbor)分类算法进行异常检测.针对DAPRA数据集的实验结果表明,该方法提高了入侵检测的准确度,降低了误报率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王永吉	中国科学院软件研究所基础软件国家工程研究中心	31	403	12.0	19.0
2	贺喜	中国科学院软件研究所基础软件国家工程研究中心	1	8	1.0	1.0
6	蒋建春	中国科学院软件研究所基础软件国家工程研究中心	22	1461	9.0	22.0
7	丁丽萍	中国科学院软件研究所基础软件国家工程研究中心	32	379	10.0	19.0
8	廖晓峰	中国科学院软件研究所基础软件国家工程研究中心	1	8	1.0	1.0