基于支持向量方法和击键序列的主机入侵检测

摘要

击键特征是一种能反映用户行为的动态特征,可作为识别用户的信息源.传统方法不仅要求收集大量击键样本来建立识别模型,并且同时需要正例样本与反例样本.但在实际应用中,需要用户提供大量的训练样本是不现实的,并且反例样本收集比正例样本收集困难.为此,提出一种新的以击键序列为信息源的主机入侵检测模型.在小样本和仅有正例的情况下,通过One-Class支持向量机(OCSVM)来训练检测模型,通过对用户的击键行为是否偏离正常模型来检测入侵.仿真实验结果表明该模型具有较好的检测效果.