一種預估模式下的入侵檢測模型及仿真分析
[Abstract]:The traditional detection algorithm has many problems, such as too much computing resources, long detection time and poor real-time performance. An intrusion detection modeling method based on predictive model is proposed. The principal element selection method is used to fit the principal components of the network connection data, and a stable prediction decision tree is constructed according to the intrusion main elements. Based on the theory of network intrusion feature information gain, the intrusion decision tree is extended under the prediction model, and the correlation feature with the highest similarity between the prediction model and the given network intrusion information feature is calculated. The normal interval of each ID attribute in the system is calculated, and the weighted intrusion score and doubt quotient are calculated by combining the predictor weighted intrusion eigenvector and Bernoulli vector, and the intrusion detection model is established based on the calculated results. The simulation results show that the improved intrusion detection modeling method has high detection accuracy, low false detection rate and low missed detection rate, and effectively ensures the network security and stability.
【作者單位】: 西南醫(yī)科大學現(xiàn)代教育技術(shù)中心;
【分類號】:TP393.08
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,本文編號:2254588
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