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1.
基于粗糙集理论的入侵检测新方法   总被引:35,自引:1,他引:34  
提出了一种高效低负荷的异常检测方法,用于监控进程的非正常行为,该方法借助于粗糙集理论从进程正常运行情况下产生的系统调用序列中提取出一个简单的预测规则模型,能有效地检测了进程的异常运行状态,同其它方法相比,用粗糙集建立正常模型要求的训练数据获取简单,而且得到的模型更适用于在线检测,实验结果表明,该方法的检测效果优于同类的其它方法。  相似文献
2.
计算机系统入侵检测的隐马尔可夫模型   总被引:31,自引:0,他引:31  
入侵检测技术作为计算机安全技术的一个重要组成部分,现在受到越来越广泛的关注,首先建立了一个计算机系统运行状况的隐马尔可夫模型(HMM),然后在此模型的基础上提出了一个用于计算机系统实时异常检测的算法,以及该模型的训练算法。这个算法的优点是准确率高,算法简单,占用的存储空间很小,适合用于在计算机系统上进行实时检测。  相似文献
3.
一种网络异常实时检测方法   总被引:26,自引:0,他引:26  
邹柏贤 《计算机学报》2003,26(8):940-947
传统的网络管理工具通常根据预先设定的阈值来报警,这种方法虽然简单,但适应性不好.因此出现了网络异常检测技术,有时异常检测技术不但能发现网络故障,而且具有预警的效果[1];该文介绍了一种新的实时网络流量异常检测方法,转换网络流量观测值序列并假定序列的局部是平稳的,然后建立AR模型,定义一个统计量来检测异常.结果表明,该检测方法具有GLR测试方法所没有的优点.  相似文献
4.
基于 D-S证据理论的网络异常检测方法   总被引:25,自引:0,他引:25       下载免费PDF全文
网络异常检测技术是入侵检测领域研究的热点内容,但由于存在着误报率较高、检测攻击范围不够全面、检测效率不能满足高速网络实时检测需求等问题,并未在实际环境中得以大规模应用.基于D-S证据理论,提出了一种网络异常检测方法,能够融合多个特征对网络流量进行综合评判,有效地降低了误报率和漏报率,并引入自适应机制,以保证在实时动态变化的网络中的检测准确度.另外,选取计算代价小的特征以及高效的融合规则,保证了算法的性能满足高速检测的要求.该方法已实现为网络入侵检测原型系统中的异常检测模块.通过DARPA 1999年IDS基准评测数据的实验评测表明,该方法在低误报率的前提下,达到了69%的良好检测率,这一结果优于DARPA 1999年入侵检测系统评测优胜者EMERALD的50%检测率和同期的一些相关研究成果.  相似文献
5.
基于抽样测量的高速网络实时异常检测模型   总被引:25,自引:0,他引:25       下载免费PDF全文
程光  龚俭  丁伟 《软件学报》2003,14(3):594-599
实时异常检测是目前网络安全的研究热点.基于大规模网络流量的统计特征,寻找能够评价网络行为的稳定测度,并建立抽样测量模型.基于中心极限理论和假设检验理论,建立网络流量异常行为实时检测模型.最后定义ICMP请求报文和应答报文之间比率的网络行为测度,并实现对CERNET网络ICMP扫描攻击的实时检测.该方法和思路对其他网络安全检测研究具有一定的指导意义.  相似文献
6.
入侵检测技术研究综述   总被引:22,自引:7,他引:15  
杨智君  田地  马骏骁  隋欣  周斌 《计算机工程与设计》2006,27(12):2119-2123,2139
近年来,入侵检测已成为网络安全领域的热点课题。异常检测和误用检测是入侵检测的主要分析方法,前者包括统计分析、模式预测、神经网络、遗传算法、序列匹配与学习、免疫系统、基于规范、数据挖掘、完整性检查和贝叶斯技术,后者包括专家系统、基于模型、状态转换分析、Petri网络、协议分析和决策树,其它还有报警关联分析、可视化和诱骗等分析技术。入侵检测系统的体系结构分为集中式结构和分布式结构,高性能检测技术、分布式构架、系统评估、标准化和安全技术融合是其今后重要的发展方向。  相似文献
7.
Anomaly Detection Using Real-Valued Negative Selection   总被引:22,自引:0,他引:22  
This paper describes a real-valued representation for the negative selection algorithm and its applications to anomaly detection. In many anomaly detection applications, only positive (normal) samples are available for training purpose. However, conventional classification algorithms need samples for all classes (e.g. normal and abnormal) during the training phase. This approach uses only normal samples to generate abnormal samples, which are used as input to a classification algorithm. This hybrid approach is compared against an anomaly detection technique that uses self-organizing maps to cluster the normal data sets (samples). Experiments are performed with different data sets and some results are reported.  相似文献
8.
A Survey of Outlier Detection Methodologies   总被引:19,自引:0,他引:19  
Outlier detection has been used for centuries to detect and, where appropriate, remove anomalous observations from data. Outliers arise due to mechanical faults, changes in system behaviour, fraudulent behaviour, human error, instrument error or simply through natural deviations in populations. Their detection can identify system faults and fraud before they escalate with potentially catastrophic consequences. It can identify errors and remove their contaminating effect on the data set and as such to purify the data for processing. The original outlier detection methods were arbitrary but now, principled and systematic techniques are used, drawn from the full gamut of Computer Science and Statistics. In this paper, we introduce a survey of contemporary techniques for outlier detection. We identify their respective motivations and distinguish their advantages and disadvantages in a comparative review.  相似文献
9.
一种基于模糊综合评判的入侵异常检测方法   总被引:18,自引:0,他引:18  
目前国际上已实现的大多数入侵检测系统是基于滥用检测技术的,异常检测技术还不太成熟,尤其是基于网络的异常检测技术,如何提高其准确性、效拿和可用性是研究的难点.提出了一种面向网络的异常检测算法FJADA,该算法借鉴了模糊数学的理论,应用模糊综合评判工具来评价网络连接的“异常度”,从而确定该连接是否“入侵”行为.实验证明,该方法能检测出未知的入侵方式,而且准确性较高.  相似文献
10.
一种改进的IDS异常检测模型   总被引:18,自引:0,他引:18  
基于机器学习的异常检测是目前IDS研究的一个重要方向.该文对一种基于机器学习的用户行为异常检测模型进行了描述,在此基础上提出一种改进的检测模型.该模型利用多种长度不同的shell命令序列表示用户行为模式,建立多个样本序列库来描述合法用户的行为轮廓,并在检测中采用了以shell命令为单位进行相似度赋值的方法.文中对两种模型的特点和性能做了对比分析,并介绍了利用UNIX用户shell命令数据进行的实验.实验结果表明,在虚警概率相同的情况下改进的模型具有更高的检测概率.  相似文献
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