一种基于用户会话的异常检测方法

• 作者: 张帅 曾永忠 马忠权
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: Web日志 数据预处理 访问行为 贝叶斯 有监督学习
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 安 全 与 防 范
• 页码范围: 141-144,148
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 字数: 4228字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2014.07.035

摘要

随着网络技术的发展，人们对网络的依赖性越来越强，但同时网络攻击给网络用户造成了严重的信息泄露和巨大的经济损失。如何从浩瀚的用户访问信息中发现对网站具有恶意攻击行为的用户就成为了Web服务管理者亟需解决的重要问题。对Web服务日志的深入分析后，发现攻击访问用户与正常访问用户在访问Web服务时形成的日志记录具有不同的特征。通过特征提取并且进行必要假设后，利用朴素贝叶斯分类算法构建异常检测分类模型，取得了较好的检测效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张帅	四川大学计算机学院	29	107	5.0	9.0