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一种基于神经网络和系统调用的异常入侵检测方法
被引量:
3
1
作者
张义荣
鲜明
+1 位作者
肖顺平
王国玉
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2006年第9期119-121,共3页
提出了一种利用多层BP神经网络建立进程正常运行轮廓的思想,基于1998年DARPA入侵检测系统评估的审计数据源,通过与K-近邻分类、带(频率)门限的Stide(T-Stide)算法的性能比较表明,所提出的算法具有较高的检测率,同时维持了一个较低的误...
提出了一种利用多层BP神经网络建立进程正常运行轮廓的思想,基于1998年DARPA入侵检测系统评估的审计数据源,通过与K-近邻分类、带(频率)门限的Stide(T-Stide)算法的性能比较表明,所提出的算法具有较高的检测率,同时维持了一个较低的误警率。
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关键词
入侵检测
异常检测
BP神经网络
系统调用序列
K-近邻
算法
带
(
频率
)
门限
的stide
(
t-stide
)
算法
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职称材料
题名
一种基于神经网络和系统调用的异常入侵检测方法
被引量:
3
1
作者
张义荣
鲜明
肖顺平
王国玉
机构
国防科技大学电子科学与工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2006年第9期119-121,共3页
基金
"十五"国防预研基金资助项目(41329080101)
文摘
提出了一种利用多层BP神经网络建立进程正常运行轮廓的思想,基于1998年DARPA入侵检测系统评估的审计数据源,通过与K-近邻分类、带(频率)门限的Stide(T-Stide)算法的性能比较表明,所提出的算法具有较高的检测率,同时维持了一个较低的误警率。
关键词
入侵检测
异常检测
BP神经网络
系统调用序列
K-近邻
算法
带
(
频率
)
门限
的stide
(
t-stide
)
算法
Keywords
Intrusion Detection
Anomaly Detection
BP Neural Network
System Call Sequence
K-Nearest Neighbor Classifier
Time-delay Embedding with (Frequency) Threshold (
t-stide
)
分类号
TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于神经网络和系统调用的异常入侵检测方法
张义荣
鲜明
肖顺平
王国玉
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2006
3
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