一种抽取多数类边界样本的入侵检测算法

发布时间：2018-05-06 00:37

  本文选题：入侵检测 + 实时性　； 参考：《科技通报》2013年10期

【摘要】：针对传统网络入侵检测方法在实时性响应和入侵行为识别率上存在的不足,本文提出了一种抽取多数类边界样本的入侵检测算法。该算法首先根据中心距离确定网络链接行为中多数类样本的边界样本,然后将多数类样本的边界样本与少数类样本合并构成新的训练集合,最后进行分类学习。该算法有效地降低了类别之间的不平衡度和减少了训练样本数目,具有更好的入侵检测性能。在KDD CUP99数据集上的仿真实验,充分验证了该算法的有效性。
[Abstract]:Aiming at the shortcomings of traditional network intrusion detection methods in real-time response and intrusion recognition rate, this paper proposes an intrusion detection algorithm for extracting most kinds of boundary samples. The algorithm firstly determines the boundary samples of most class samples in the network link behavior according to the center distance, then combines the boundary samples of most class samples with a few class samples to form a new training set, and then classifies learning. The algorithm can effectively reduce the imbalance between classes and the number of training samples, and has better intrusion detection performance. The simulation results on KDD CUP99 dataset show that the algorithm is effective.
【作者单位】： 河南化工职业学院;
【分类号】：TP393.08

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 乔佩利;张海霞;王艳丽;;一种基于隐马尔可夫模型的实时安全评估方法[J];哈尔滨理工大学学报;2008年06期

2 雷蕾;蒋华;;A~2IFM:一个基于免疫agent的移动网络入侵检测框架[J];福建电脑;2008年03期

3 李志清;蒋明亮;;高速网络入侵检测系统的应用研究[J];计算机安全;2010年04期

4 王雅轩;顼聪;;基于数据挖掘的入侵检测系统研究[J];制造业自动化;2010年13期

5 牛建强;徐美玉;陈昕;曹元大;;基于SNORT的入侵规则动态排序方法研究[J];计算机工程与应用;2006年28期

6 彭川;;基于移动Agent的分布式入侵检测系统[J];中南民族大学学报(自然科学版);2006年03期

7 王宇平;杨树堂;陆松年;;集成入侵检测引擎的增强型防火墙技术研究[J];计算机应用与软件;2007年09期

8 汪世义,黄志东;协议分析的模式匹配模型在Snort系统中的应用[J];湖州师范学院学报;2005年02期

9 牛熠;郑启伦;彭宏;;基于多Agent的SOC模型[J];大连轻工业学院学报;2007年04期

10 崔蔚;任继念;徐永红;;入侵检测系统的研究现状及发展趋势[J];西安邮电学院学报;2006年01期

相关会议论文 前10条

1 白亚男;任广伟;;一种基于孤立点挖掘的网络入侵系统[A];2009全国计算机网络与通信学术会议论文集[C];2009年

2 程三军;;入侵检测系统在应用中的若干问题与对策[A];第十八次全国计算机安全学术交流会论文集[C];2003年

3 魏先民;;Snort、AAFID入侵检测系统关键模块的分析与研究[A];山东省计算机学会2005年信息技术与信息化研讨会论文集（二）[C];2005年

4 杨樱;周文虎;;基于神经网络专家系统的入侵检测系统的研究[A];中国通信学会第五届学术年会论文集[C];2008年

5 申红婷;;遗传算法在网络入侵检测中的应用[A];中国电子学会第十五届信息论学术年会暨第一届全国网络编码学术年会论文集（上册）[C];2008年

6 刘滨;位绍文;;我国入侵检测系统(IDS)研究综述[A];全国计算机安全学术交流会论文集（第二十四卷）[C];2009年

7 邹平辉;;基于神经网络的入侵检测系统的设计[A];2009年全国开放式分布与并行计算机学术会议论文集(上册)[C];2009年

8 陈晓炜;;入侵检测系统分类法研究[A];2005通信理论与技术新进展——第十届全国青年通信学术会议论文集[C];2005年

9 彭志豪;李冠宇;;分布式入侵检测系统研究综述[A];2006年全国开放式分布与并行计算学术会议论文集（一）[C];2006年

10 胡小勇;欧阳斐斐;;CIDF框架上的入侵检测规则扩充[A];江西省煤炭工业协会、江西省煤炭学会2007年工作暨学术年会学术论文集[C];2007年

相关重要报纸文章 前10条

1 ;主动防御 监控攻击[N];中国计算机报;2003年

2 ;改善入侵检测系统的新尝试[N];中国计算机报;2001年

3 ;入侵检测系统面临的三大挑战[N];中国计算机报;2002年

4 ;联想“网御”入侵检测系统 　　检测能力完整[N];中国计算机报;2004年

5 李刚;不漏一条“鱼”[N];中国计算机报;2004年

6 苗青 若尘;入侵检测：安全的鸡肋[N];中国计算机报;2006年

7 ;启明星辰天阗入侵检测系统进入“管理时代”[N];电脑商报;2004年

8 北京长信泰康通信技术有限公司 宫键欣;入侵检测系统与入侵防御系统的区别[N];人民邮电;2008年

9 高;服务内蒙电力[N];中国计算机报;2003年

10 ;让网络坚不可摧[N];中国计算机报;2004年

相关博士学位论文 前10条

1 李玉萍;基于先进计算的智能入侵检测系统研究[D];中国地震局地球物理研究所;2012年

2 许宪成;基于网络处理器的入侵检测系统设计与性能优化研究[D];华南理工大学;2010年

3 王大伟;基于免疫的入侵检测系统中检测器性能研究[D];哈尔滨理工大学;2010年

4 傅涛;基于数据挖掘的分布式网络入侵协同检测系统研究及实现[D];南京理工大学;2008年

5 黄建;入侵检测系统中字符串匹配算法与实现[D];华中科技大学;2008年

6 邓一贵;基于移动代理的入侵检测系统研究[D];重庆大学;2009年

7 李玲娟;数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用研究[D];苏州大学;2008年

8 朱永宣;基于模式识别的入侵检测关键技术研究[D];北京邮电大学;2006年

9 贾智平;嵌入式分布系统通信实时性问题的研究[D];山东大学;2007年

10 左申正;基于机器学习的网络异常分析及响应研究[D];北京邮电大学;2010年

相关硕士学位论文 前10条

1 陈凤其;基于遗传规划的入侵检测系统研究与实现[D];暨南大学;2010年

2 李希勇;基于移动代理机制的入侵检测系统研究与实现[D];湖南大学;2010年

3 周彬彬;基于程序行为静态分析的入侵检测系统研究与设计[D];北京邮电大学;2010年

4 刘玉美;网络入侵检测系统与防御技术[D];山东大学;2010年

5 王荣;智能手机入侵检测系统的研究[D];北京交通大学;2011年

6 段智宏;入侵检测系统中单模式匹配算法的研究[D];江西理工大学;2011年

7 陈竞艺;基于数据挖掘的入侵检测系统在校园网中的应用[D];河北科技大学;2011年

8 张康;基于人工免疫理论的入侵检测系统的设计与实现[D];西安电子科技大学;2010年

9 张嵩;改进的模式匹配算法在入侵检测系统中的应用研究[D];大连交通大学;2010年

10 彭广军;聚类与合并在入侵检测系统中的应用[D];云南大学;2010年

，

本文编号：1850008