基于标称变量向量化处理的网络入侵检测算法

发布时间：2017-12-01 11:07

  本文关键词：基于标称变量向量化处理的网络入侵检测算法

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【摘要】：网络链接记录存在大量的标称属性,传统的入侵检测方法直接将这些标称属性做离散化处理,破坏了标称属性的无序性,使得检测效果不够理想。为此提出了一种基于标称变量向量化的网络入侵检测算法。该算法首先对网络链接记录中的标称属性进行特殊的向量化处理,然后在处理后的数据集上进行入侵检测。通过对标称属性做向量化处理既对标称属性实现了数值化,同时又保持了标称属性的无序性。在KDD CUP 99数据集上的仿真实验表明本文所提算法具有较高的检测率和较低的误警率。
【作者单位】： 北京联合大学商务学院;北京联合大学生物化学工程学院;
【基金】：北京高等教育学会“十二五”高等教育科学研究规划课题(BG125YB069)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 随着网络技术的出现和发展,尤其是互联网技术的飞速发展,网络上出现了越来越多的网络入侵行为。黑客们利用系统中存在的一些漏洞,对他人的计算机实施攻击,严重影响了人们的隐私和财产安全。作为网络入侵的防御手段,入侵检测[1]方法引起了国内外学者的广泛关注和重视。近些年为

【参考文献】

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本文编号：1240875