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基于异常检测的模糊行为序列挖掘算法研究

         

摘要

异常检测是入侵检测的一种重要手段,异常检测的关键在于正常模式的刻画,而正常模式的质量取决于数据的质量.对于纯净(不带噪声)的数据,正常模式的准确度相对较高;对于不太纯净的数据,就有可能丢掉某些真正的用户特征,从而会增加误警率.基于此提出了一个ASM用户行为序列特征挖掘算法,该算法结合数据挖掘中的序列挖掘方法,利用模糊匹配技术来挖掘隐藏在噪声背后的用户行为序列.实验表明,采用模糊匹配技术为入侵检测提取正常序列模式是可行的、有效的.

著录项

  • 来源
    《计算机应用研究》 |2005年第1期|44-46|共3页
  • 作者

    马传香; 李庆华; 蒋盛益;

  • 作者单位

    国家高性能计算中心(武汉)华中科技大学;

    计算机科学学院;

    湖北;

    武汉;

    430074;

    湖北大学;

    数学与计算机科学学院;

    湖北;

    武汉;

    430062;

    国家高性能计算中心(武汉)华中科技大学;

    计算机科学学院;

    湖北;

    武汉;

    430074;

    国家高性能计算中心(武汉)华中科技大学;

    计算机科学学院;

    湖北;

    武汉;

    430074;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 算法理论;
  • 关键词

    行为特征; 序列挖掘; 模糊匹配; 噪声;

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