一种改进的IDS异常检测模型

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摘要：基于机器学习的异常检测是目前IDS研究的一个重要方向.该文对一种基于机器学习的用户行为异常检测模型进行了描述,在此基础上提出一种改进的检测模型.该模型利用多种长度不同的shell命令序列表示用户行为模式,建立多个样本序列库来描述合法用户的行为轮廓,并在检测中采用了以shell命令为单位进行相似度赋值的方法.文中对两种模型的特点和性能做了对比分析,并介绍了利用UNIX用户shell命令数据进行的实验.实验结果表明,在虚警概率相同的情况下改进的模型具有更高的检测概率.http://www.cqvip.com//QK/90818X/200311/8725291.html

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关键词：IDS Shell cqvip Shel 用户行为 IDS 入侵检测系统 异常检测模型 计算机网络 网络安全