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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. 相似文献
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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。 相似文献
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提出了一种基于LZW算法的入侵检测算法。使用系统调用序列作为特征数据,采用LZW算法对系统调用序列数据进行变长短序列划分,同时对短序列进行压缩,并在应用的过程中对LZW算法进行适当调整以适应序列的划分。通过贝叶斯多元自适应回归样条(贝叶斯MARS)模型,对正常和异常序列进行分类并标识入侵。实验结果表明,基于LZW变长序列划分方法符合系统调用序列的内在规律,在较高压缩比的情况下,获得了很好的检测性能。LZW算法与贝叶斯MARS相结合的入侵检测算法,对各种数据表现稳定,具有一定可行性和实用性。 相似文献
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应用程序系统调用的执行序列可以体现出应用程序运行的行为特征,因此通过检测系统调用可以进行异常检测。针对已有算法模式库规模比较大的不足,提出了一种基于遗传算法的系统调用异常检测方法。首先用滑动窗口将系统调用序列划分成长度固定的短序列,然后用遗传算法对系统调用短序列进行学习,建立模式库,用单模式不完全匹配方法对测试数据进行检测。实验表明该方法达到了较好的检测效果。 相似文献
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针对Windows系统入侵检测的不足,研究并借鉴Linux下基于系统调用序列进行入侵检测的方法,提出一种采用BP神经网络算法对Windows Native API序列学习和分类的内核级主机入侵检测方案。通过实验,验证了采用Windows Native API序列进行系统入侵的可行性。Native API是Windows系统内核模式下的API,可以类比于Linux下的系统调用。通过训练神经网络学习Native API序列,建立一个对正常和异常Native API序列进行分类的BP神经网络。在入侵检测时,利用训练后的神经网络对不断出现的Windows Native API 序列进行分类,判断系统是否出现异常入侵。 相似文献
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提出了一种改进的基于系统调用序列分析的入侵检测方法,该方法对审计数据首先进行MLSI现象的检测,在发现MLSI之后,再与正常库进行匹配,以检测是否有入侵行为.理论分析和实验表明,MLSI能够有效地标识入侵,通过查找MLSI,再进行异常检测的方法可以大大地降低系统的开销,这些都说明该方法是有效和可行的. 相似文献
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李秦 《网络安全技术与应用》2007,(11):39-41
本文提出了一种有效的频繁模式挖掘算法,通过研究Sendmail各进程中的系统调用号之间的关联关系,建立正常以及异常行为序列库,利用该频繁模式挖掘算法对各序列库进行频繁模式挖掘,以关联规则的形式获得能区分正常进程与正常进程的典型模式,继而找出所有满足置信度的分类规则,从而检测各进程序列中的入侵行为。 相似文献
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当支持向量机中存在相互混叠的海量训练样本时,不但支持向量求取困难,且支持向量数目巨大,这两个问题已成为限制其应用的瓶颈问题。该文通过对支持向量几何意义的分析,首先研究了支持向量的分布特性,并提出了基于几何分析的支持向量机快速算法,该算法首先从训练样本中选择出部分近邻向量,然后在进行混叠度分析的基础上,选择真实的边界向量样本子空间用来代替全部训练集,这样既大大减少了训练样本数目,同时去除了混叠严重的奇异样本的影响,并大大减少了支持向量的数目。实验结果表明:该算法在不影响分类性能的条件下,可以加快支持向量机的训练速度和分类速度。 相似文献
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矢量字库的设计与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
矢量字库是使用矢量文字的主要方式。本文以一种轮廓文字位图矢量化的方法为基础,详细介绍了从文字住图数据抓取、位图轮廓提取、矢量化数据生成、到矢量化字库生成、读取及显示的设计与实现方法。 相似文献
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向量空间模型(VSM)是一种效果较好的信息检索模型。本文提出了利用向量空间模型实现对文本情报快速检索的方法。在阐述建立分类情报的索引词向量的基础上,讨论了利用索引词向量映射文本情报和存储文档向量矩阵的方法,并通过实例介绍了如何通过计算检索向量和文档向量矩阵的相关度来确定返回的检索内容。 相似文献
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求有效极小(受控)可重复向量的一个算法 总被引:9,自引:3,他引:9
文献[1]基于有效(受控)可重复向量,给出了判定一个标准Petri网产生的语言分别为正规语言或上下文无关语言的充要条件,然而,求取一个标准Petri网的有效(受控)可重复向量是着定网语言属型的前提条件,文献[1]没有给出求取它们的方法,本文提出一个算法,使得文献[1]判据可实现,此外,作为副产品,同时产生出网的所有极小T-不变量以及公平性判定的实现。 相似文献
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基于支撑向量回归(SVR)可以通过构建支撑向量机分类问题实现的基本思想,推广最小类方差支撑向量机(MCVSVMs)于回归估计,提出了最小方差支撑向量回归(MVSVR)算法.该方法继承了MCVSVMs鲁棒性和泛化能力强的优点,分析了MVSVR和标准SVR之间的关系,讨论了在散度矩阵奇异情况下该方法的求解问题,同时也讨论了MVSVR的非线性情况.实验表明,该方法是可行的,且表现出了更强的泛化能力. 相似文献
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基于VML的矢量图形动态生成过程的研究 总被引:5,自引:0,他引:5
Web数据库应用系统中,有时需要有一些统计数据图形给用户传达准确、直观的数据信息。利用HTML来添加图形的传统做法,由于受存储形式限制,其下载速度慢,且不能进行放大、缩小等功能。单纯采用HTML不能很好地表示矢量图形,不能解决这方面的问题。采用VML能够为这一问题提供合理的解决方案。利用VML结合ASP访问数据库,动态生成客户端脚本,绘制出矢量图形。结果表明采用这种方式能够充分发挥ASP的优势,并能表示出形象生动、可放大缩小而不影响图像质量的矢量图形。最后结合一个实例,绘制了数据项统计比较走势图,具有较强的表现力。充分表明采用VML绘制矢量图形具有极大的优势。 相似文献
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考虑了具有缓变输入信号的非线性动力系统的一类平衡点集合的稳定性. 采用不同于相应文献的分析技巧, 充分利用非线性系统右端项提供的信息, 在较相应文献输入信号更弱的假设下, 得到了由输入信号产生的轨线充分接近系统相应解的一些充分条件, 放宽了该类控制系统设计中对输入信号的限制. 并举实例说明结论的有效性. 相似文献