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基于分类样本和贝叶斯动态预测的异常入侵检测

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摘要

在大规模网络环境中,入侵检测系统得到的警报数据具有一定的规律.据此提出了一种基于警报事件强度的异常检测方法,采用分类样本空间和贝叶斯动态预测方法,解决了警报数据的时间效应问题.实验数据分析表明,该方法对于大规模入侵行为具有较好的检测效果.

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来源
《计算机工程与应用》 |2007年第25期|140-142|共3页
作者
付庆利;
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作者单位

北京理工大学;

计算机科学技术学院;

北京;

100081;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP393.08;
关键词
入侵检测; 警报; 分类样本空间; 贝叶斯动态预测;

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