本文選題：POS決策樹 + 入侵檢測(cè)��； 參考：《科技通報(bào)》2013年04期

【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)病毒入侵檢測(cè)方法,在進(jìn)行病毒特征降維后,信息丟失、檢測(cè)正確率低、漏檢率高的問題,提出一種基于POS判斷樹的病毒入侵預(yù)估性安全防范算法。首先對(duì)網(wǎng)絡(luò)連接數(shù)據(jù)的主成分進(jìn)行有效地信息擬合,根據(jù)入侵?jǐn)?shù)據(jù)特征的主成分建立平穩(wěn)度預(yù)估決策樹,使用病毒特征信息增益的方法進(jìn)行決策樹的延伸,計(jì)算與既定信息特征關(guān)聯(lián)程度最大的預(yù)估關(guān)聯(lián)特征,這種方法構(gòu)造的決策樹深度適合,更利于最優(yōu)入侵特征信息地識(shí)別。仿真實(shí)驗(yàn)證明:該方法檢測(cè)正確率高,誤檢率和漏檢率低,能夠?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)提供良好的安全服務(wù)。
[Abstract]:Aiming at the problems of traditional computer virus intrusion detection methods, such as information loss, low detection accuracy and high missed detection rate after virus feature dimension reduction, a virus intrusion prediction security prevention algorithm based on POS tree is proposed. Firstly, the principal components of the network connection data are fitted effectively, and the stationary degree prediction decision tree is established according to the principal component of the intrusion data feature, and the extension of the decision tree is carried out by using the method of virus feature information gain. The decision tree depth constructed by this method is more suitable for the recognition of the optimal intrusion feature information by calculating the predictive correlation features with the largest correlation degree with the established information features. The simulation results show that the method has high accuracy, low false detection rate and missing detection rate, and can provide good security service for network information system.
【作者單位】： 四川理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院;
【基金】：2011年人工智能四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金項(xiàng)目(2011RYY07)
【分類號(hào)】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1951298