基于Markov模型的异常用户检测

发布时间：2017-12-03 15:03

  本文关键词：基于Markov模型的异常用户检测

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【摘要】：在入侵检测的研究中,异常检测已逐步成为了入侵检测研究的主要方向。为提高检测效率,提出一种基于Markov模型的行为模式-聚类(BMC)的用户行为异常检测方法,采用一阶Markov模型对多用户计算机系统中用户的正常行为进行建模,学习Markov模型参数时采用命令匹配方法。在检测阶段,通过计算状态序列出现的概率得到概率序列,并对其进行加窗和处理得到判决值序列。BMC采用KNN方法对判决值序列进行聚类,以聚类结果来对用户行为进行异常检测与分析,发现系统中潜在的入侵用户及入侵用户群组。实验结果表明BMC不仅能够判别单用户的异常入侵行为,更能够有效识别多用户计算机系统中的异常用户行为。
【作者单位】： 北京工商大学计算机与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61170112) 北京市属高等学校科学技术与研究生教育创新工程建设项目(PXM2012_014213_000037)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 1引言近年来,基于用户行为序列进行异常检测[1-3]逐步成为入侵检测的主要研究方向,这类方法通过获取用户正常行为数据,建立用户正常行为模式,并将用户的实际行为与正常行为模式对比、匹配来进行入侵检测。对于用户行为建模的方法则多数采用机器学习相关理论,如文献[1-3]都采用

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9 赵广建;

本文编号：1249066