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基于云模型和BP神经网络的入侵检测 总被引:1,自引:0,他引:1
云模型是进行定性定量转换的有效工具,正态云模型通过期望、熵和超熵构成特定结构发生器,这种特定结构使得正态云模型更具有普遍适用性,更简单、直接地完成了定性与定量之间的相互转换过程.结合 BP 网络局部精确搜索的特性,提出一种基于云模型与 BP 网络的入侵检测方法,将云模型和 BP算法有机结合.通过 KDD99 CUP 数... 相似文献
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针对目前网络入侵检测率低、误报率高的问题,提出了一种将云模型和半监督聚类相结合的入侵检测算法。先对聚类算法作改进,使其能够获得稳定的聚类结果。由于属性对分类贡献程度的不同,引入了云相对贴近度的概念,给出了计算属性权重的方法。以改进的聚类方法为基础建立了云模型,对属性使用动态加权和更新云模型的方法逐渐强化分类器以指导数据的分类。KDD CUP99实验数据的仿真结果证明了该算法的有效性。 相似文献
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基于云模型的入侵检测方法 总被引:11,自引:0,他引:11
论文提出了一种基于云模型的入侵检测方法。该方法通过监控系统资源的使用情况(例如网络的流量、内存和CPU的使用情况),并对这些监控资源的原始数据进行处理,然后将处理后的数据输入到云决策器,云决策器根据设定的规则做出入侵决策。该方法能够检测系统级、网络级和用户级的入侵行为,模拟实验表明该方法有很强的检测能力和较好的鲁棒性。 相似文献
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入侵检测系统作为网络入侵防御的基础,是信息安全系统中的重要防护措施,IDS的建立与拓展都需要有入侵检渊模型作为支撑。本文介绍入侵检测模型的发展,分析了主要的入侵检测模型的框架结构与特点,最后对入侵检测模型目前所面临的问题进行了阐述。 相似文献
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《计算机应用与软件》2013,(3)
针对支持向量机增量算法中边界样本的提取机制效率不高的问题,提出基于云模型的增量SVM入侵检测方法。该算法利用云模型稳定性和不确定性的特点,将异类样本间的特征距离映射成隶属度函数,对初始集中边界向量进行提取。分析新增样本对支持向量集的影响,淘汰无用样本。理论分析和仿真实验表明,该算法在保证分类精度的同时有效地提高了检测速度。 相似文献
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针对目前网络入侵检测率低、误报率高的问题,提出一种基于半监督聚类云模型动态加权的入侵检测方法。由于属性对分类贡献程度不同,引入云相对贴近度的概念给出计算属性权重的方法。以半监督聚类算法为基础建立云模型,并对属性使用动态加权,通过对云模型的更新逐渐强化云分类器指导数据的分类。通过实验证明了该方法的可行性与有效性。 相似文献
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入侵检测系统的智能性逐渐受到重视,基于逻辑的模型检测方法是一种有效的误用检测方法.介绍基于逻辑的模型检测方法的研究现状,提出一种基于模型检测的入侵检测模型,描述模型的工作原理和优点. 相似文献
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梅松青 《电脑与微电子技术》2013,(22):12-15
针对现有入侵检测算法误报率较高和鲁棒性较差的问题,提出一种基于线性表示的协同入侵检测模型,按照网络协议产生3类基于K-均值聚类算法的检测代理,以协同的方式对其相应网络数据做出决策。实验对比结果表明,该协同模型具有较高的检测率和较低的误警率。 相似文献
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入侵检测系统是基础设施安全系统的最重要组成部分之一。主要从入侵检测系统的定义、原理、入侵检测系统模型、分类方法、检测技术、评价标准几个方面对入侵检测做了研究。最后指出了当前入侵检测系统存在的不足以及未来应做的工作。 相似文献
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入侵检测系统是基础设施安全系统的最重要组成部分之一.主要从入侵检测系统的定义、原理、入侵检测系统模型、分类方法、检测技术、评价标准几个方面时入侵检测做了研究.最后指出了当前入侵检测系统存在的不足以及未来应做的工作. 相似文献
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入侵检测系统检测效率的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
王兴柱 《网络安全技术与应用》2006,(12):43-45
目前的入侵检测系统(IDS)主要存在检测准确率低、检测速度较慢等缺点。本文以提高检测的准确率和速度为目的对入侵检测系统中的各功能模块进行分析,给出了一些关于提高入侵检测系统检测效率的方法。 相似文献
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将数据挖掘技术应用于网络入侵检测,构建了基于数据挖掘的网络入侵检测系统模型。此模型在入侵检测系统的基础上,利用数据挖掘技术增加了关联分析器。此系统不仅能够有效地检测到新的入侵行为同时解决了一般网络入侵检测系统对新的入侵行为无能为力的问题。 相似文献
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在对入侵检测技术研究的基础上,分析了数据挖掘技术在入侵检测中应用的可行性.并且建立了一种基于数据挖掘的IDS模型.经过分析入侵检测中应用的几种异常点检测算法,归纳和总结了它们的特点,为其他研究者提出新的算法提供了依据. 相似文献