本文選題：入侵檢測 + 攻擊流量�。� 參考：《電信科學(xué)》2015年03期

【摘要】：目前基于機(jī)器學(xué)習(xí)的入侵檢測系統(tǒng)大都建立在入侵?jǐn)?shù)據(jù)始終保持統(tǒng)計(jì)平穩(wěn)的假設(shè)之上,無法應(yīng)對攻擊者有意改變數(shù)據(jù)特性或新型攻擊方式的出現(xiàn),而導(dǎo)致的檢測率下降的狀況。對于上述問題,即攻擊漂移,提出了加權(quán)Rényi距離的檢測方法。在KDD Cup99數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)證明,Rényi距離可以有效地增強(qiáng)檢測效果;在檢測到漂移后,通過重新訓(xùn)練模型可以使得對攻擊的識別率顯著提高。
[Abstract]:At present, most of the intrusion detection systems based on machine learning are based on the assumption that the intrusion data are always statistically stable, and they can not cope with the situation that the attacker intentionally changes the characteristics of the data or the emergence of a new attack mode, which results in a decline in the detection rate. For the above problem, namely attack drift, a weighted R 茅 nyi distance detection method is proposed. Experiments on the KDD-Cup99 dataset show that the R 茅 nyi distance can effectively enhance the detection effect, and after detecting the drift, the recognition rate of the attack can be significantly improved by retraining the model.
【作者單位】： 浙江科技學(xué)院;浙江水利水電學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.61379118) 浙江省網(wǎng)絡(luò)媒體云處理與分析工程技術(shù)中心開放課題基金資助項(xiàng)目(No.2012E10023-14) 2014年度高校國內(nèi)訪問學(xué)者專業(yè)發(fā)展基金資助項(xiàng)目(No.FX2014092)~~
【分類號】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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9 許厘，

本文編號：2100019