用户行为异常检测模型

从系统安全的角度出发,将异常检测技术用于用户行为分析领域,建立了一个异常检测原型模型UBAD(User Behavior Abnormality Detection)。利用关联规则算法FP-growth,对系统中的反映用户行为特征的数据进行深入挖掘,得到每个用户的行为模式, 将当前模式与正常历史模式进行对比可以判断用户行为是否异常。     

动态自学习的入侵检测模型研究

针对目前常见的入侵检测的模型的一些结构性的缺点,提出了基本数据挖掘的动态自学习入侵检测模型DMIDS,给出了动态自学习的正常行为库的更新机制,克服了传统静态检测模型必须完全重新学习才能更新模型甚至无法重新学习的缺陷.通过基于KDD'99数据集的实验,表明其相对于传统的异常检测方法在保证较高检测率的前提下,有效地降低了误报率.     

基于有效载荷的异常入侵检测技术研究

分析了目前入侵检测存在的问题,提出了一种基于有效载荷的异常入侵检测技术.该技术选取网络数据包有效载荷的位分布作为系统特征值,采用统计学中的马哈拉诺比斯距离作为区分合法访问与非法入侵的算法,降低了误报率,提高了检测精度.实验结果表明,该检测技术是有效的,具备一定的识别未知入侵的能力,可以实现实时高效的异常入侵检测.     

基于Matlab的构音异常声道动态仿真

为对构音异常声道实行辅助治疗,使用Matlab对声道进行动态仿真.采用极点形式在牛顿插值的基础上进行迭代计算出共振峰,对声道进行非线性分段,使用Matlab实现分段后声道形状显示;使用参数Corana改进算法,优化9个声道参数.在进行大量迭代计算获得合适的声道参数后,显示优化后的声道形状.该形状可以为构音治疗师的治疗提供参考.使用声门激励模型产生用于激励的声音,能够合成用于反馈的声音.实验证明该声道仿真模型可以为治疗提供参考.     

高维数据环境下网络异常检测的改进否定选择算法

人工免疫中的否定选择算法目前已成功地应用于异常检测的低维数据集上,但在高维数据集上的效果不大理想。为了改善算法的性能,分析了现有否定选择算法在网络异常检测中的不足,对带变长检测器的否定选择算法进行了修改,提出了一种改进的否定选择算法,新算法中通过移动检测器控制检测器覆盖情况。仿真实验结果表明了改进算法在网络异常检测中高维数据集上的有效性,可以取得较高的检测率和较低的误报率。     

基于熵的不相容规则修正算法

不相容规则可能是信息系统中的异常信息,在这个信息时代,这些异常信息与那些"正常"信息同样重要.在总结了许多不相容规则处理算法的不足之后,提出了一种基于熵的不相容规则的修正算法.根据设定的可信度值,使用这个算法可以判断出一个信息系统中不相容规则是否是异常规则.最后结合一个实例阐明了该算法的基本思路.     

异常入侵检测系统虚警率问题研究

入侵检测系统的虚警率影响检测结果的可信性.通过分析入侵检测系统的可信问题及异常入侵检测系统的虚警率问题,提出了降低虚警率的方法:基于进程检测行为的入侵检测方法、多检测系统协作工作模式.重点描述了基于人工免疫思想,动态构建正常系统轮廓,抑制虚警率的方法,并对其进行了仿真实验.实验表明,本方法可以提高检测效率,有效降低系统虚警率.     

Pro/ENGINEER轨迹文件运行异常的情况分析及解决方案

在Pro/ENGINEER运行过程中,系统会自动在起动目录下生成一个"trall.txt.*"文件,即轨迹文件.其中*是版本号,Pro/ENGINEER每起动一次,版本号就累加一次.起动目录下版本号最大的一个"trail.txt"文件就是最后一次起动Pro/ENGINEER所生成的轨迹文件.     

授权中异常冲突的一种解决方法

冲突检测和解决是访问控制授权中的重要问题.对这些问题的探索我们通过研究方法比较进行.首先研究基于逻辑程序的一种授权系统规范,然后通过一个保健部门的典型问题来分析基于传统优先和组织结构的两种冲突解决方案,最后提出基于逻辑程序LPOD(带有序析取的逻辑程序)的针对高水平授权规范中异常冲突的一种解决方法.     

一种基于混合模式的密码协议入侵检测方法

本文结合特征入侵检测和异常入侵检测技术,提出了一种在密码协议运行中,能动态监视安全协议运行,实时检测其上攻击的方法,详细介绍了该方法的工作原理,并通过实例验证了此方法的可行性.