本文選題：網(wǎng)絡(luò)入侵 + 特征檢測(cè)　； 參考：《計(jì)算機(jī)仿真》2013年09期

【摘要】：網(wǎng)絡(luò)入侵特征的偽裝程度越來(lái)越高,使得入侵特征與正常數(shù)據(jù)特征在分類效果上的傾斜度越來(lái)越接近。傳統(tǒng)的采用特征分類的入侵檢測(cè)方法對(duì)訓(xùn)練入侵特征數(shù)據(jù)集的最佳類分布未知,都是假定誤分類代價(jià)均等,只注重分類的精度敏感,忽視了類型間的區(qū)別,造成入侵檢測(cè)不準(zhǔn)。提出了一種敏感性數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)絡(luò)入侵特征檢測(cè)算法。利用主成分分析方法,提取網(wǎng)絡(luò)操作數(shù)據(jù)中的主成分,去除冗余數(shù)據(jù),將網(wǎng)絡(luò)入侵特征的敏感性引入到檢測(cè)過(guò)程中,利用敏感性數(shù)據(jù)挖掘方法,獲取網(wǎng)絡(luò)操作數(shù)據(jù)中的惡意入侵操作行為的特征,從而完成網(wǎng)絡(luò)入侵特征檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,利用改進(jìn)算法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)入侵特征優(yōu)化檢測(cè),能夠準(zhǔn)確獲取網(wǎng)絡(luò)操作行為中的異常特征。
[Abstract]:The camouflage degree of network intrusion features is higher and higher, which makes intrusion features and normal data features more and more close to the classification effect. The traditional intrusion detection method based on feature classification is unknown to the optimal class distribution of the training intrusion feature data set. It is assumed that the cost of misclassification is equal, only the accuracy of classification is sensitive, and the difference between types is ignored, which results in the uncertainty of intrusion detection. A network intrusion detection algorithm based on sensitive data mining is proposed. Principal component analysis (PCA) is used to extract the principal components from the network operation data, remove redundant data, introduce the sensitivity of network intrusion features into the detection process, and use the sensitivity data mining method. The characteristics of malicious intrusion behavior in network operation data are obtained, and the detection of network intrusion characteristics is completed. The experimental results show that using the improved algorithm to optimize the detection of network intrusion features can accurately obtain the abnormal features in the network operation behavior.
【作者單位】： 東北師范大學(xué)人文學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2114951