高伪装网络入侵行为的辨识方法优化仿真

• 作者: 刘莹 祝毅鸣
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 网络入侵 行为伪装 伪装辨别
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 仿真网络化
• 页码范围: 296-300
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4522字
• 语种: 中文

摘要

对高度伪装的网络入侵行为优化识别,是保护网络安全的重要手段.随着网络入侵行为伪装性的不断增强,传统的入侵检测方法,主要通过对网络入侵行为特征进行识别的,需要根据疑似入侵特征的相似性,进行迭代计算,一旦伪装程度较高,需要多次计算,效率偏低.提出基于支持向量机增量学习的伪装入侵行为识别方法,将网络入侵数据进行层次划分,划分多个层次进行特征细化分析,用尽可能少和准确的参数描述流量特征,计算表示网络数据伪装程度的参数,结合自相似性参数,完成网络入侵行为伪装特征的识别.仿真结果表明,利用改进后的算法能够对网络入侵行为伪装特征进行准确识别,提高了对网络数据入侵行为的识别效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘莹	郑州大学西亚斯国际学院	70	267	8.0	14.0
2	祝毅鸣	郑州大学西亚斯国际学院	8	10	2.0	2.0