一种基于POS判断树的病毒入侵预估性安全防范算法

发布时间：2018-05-29 14:59

  本文选题：POS决策树 + 入侵检测　； 参考：《科技通报》2013年04期

【摘要】：针对传统的计算机病毒入侵检测方法,在进行病毒特征降维后,信息丢失、检测正确率低、漏检率高的问题,提出一种基于POS判断树的病毒入侵预估性安全防范算法。首先对网络连接数据的主成分进行有效地信息拟合,根据入侵数据特征的主成分建立平稳度预估决策树,使用病毒特征信息增益的方法进行决策树的延伸,计算与既定信息特征关联程度最大的预估关联特征,这种方法构造的决策树深度适合,更利于最优入侵特征信息地识别。仿真实验证明:该方法检测正确率高,误检率和漏检率低,能够为网络信息系统提供良好的安全服务。
[Abstract]:Aiming at the problems of traditional computer virus intrusion detection methods, such as information loss, low detection accuracy and high missed detection rate after virus feature dimension reduction, a virus intrusion prediction security prevention algorithm based on POS tree is proposed. Firstly, the principal components of the network connection data are fitted effectively, and the stationary degree prediction decision tree is established according to the principal component of the intrusion data feature, and the extension of the decision tree is carried out by using the method of virus feature information gain. The decision tree depth constructed by this method is more suitable for the recognition of the optimal intrusion feature information by calculating the predictive correlation features with the largest correlation degree with the established information features. The simulation results show that the method has high accuracy, low false detection rate and missing detection rate, and can provide good security service for network information system.
【作者单位】： 四川理工学院计算机科学学院;
【基金】：2011年人工智能四川省重点实验室开放基金项目(2011RYY07)
【分类号】：TP393.08

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1951298