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基于K最近鄰文本分類的偽裝入侵檢測

發(fā)布時間:2017-09-02 19:33

  本文關鍵詞:基于K最近鄰文本分類的偽裝入侵檢測


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【摘要】:偽裝入侵檢測面臨的主要問題是如何利用相對不夠充分的訓練數(shù)據(jù)來盡可能精確地描述用戶的正常行為輪廓,并利用該行為輪廓進行檢測.本文提出了一種基于K最近鄰(k-Nearest Neighbor,KNN)文本分類的偽裝入侵檢測方法,減少了TFIDF權重表示中高頻命令的權重,提出新的權重表示方法 STFIDF,使得有區(qū)分性的命令權重增大,有利于更準確地表示用戶的行為特征,采用Jaccard權重余弦(Jaccard Weighted Cosine,JWC)相似度計算方法,而不是通常的余弦相似度計算,提高了整體的偽裝行為識別能力.對比其他方法,檢測率高、誤報少,且實時性好.該方法不需要復雜的訓練過程,檢測方法也很簡單,快速高效且易于實現(xiàn).
【作者單位】: 中央財經大學信息學院;
【關鍵詞】異常檢測 偽裝檢測 k最近鄰 文本分類
【基金】:國家自然科學基金項目(61272398)資助
【分類號】:TP393.08
【正文快照】: 1引言用戶偽裝入侵是指非授權用戶繞過安全策略,偽裝成合法用戶進入系統(tǒng)獲得訪問關鍵數(shù)據(jù)或者更高層訪問權限的行為.偽裝者可能是外部入侵者,也可能是內部人員.目前的偽裝入侵檢測系統(tǒng)大多采用異常檢測技術,其優(yōu)點是能夠檢測出未知的攻擊類型,且不需要過多有關攻擊行為的先驗

【參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號:780507

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