基于频率特征向量的系统调用入侵检测方法

发布时间：2018-06-04 09:36

  本文选题：系统调用 + 入侵检测　； 参考：《计算机科学》2013年S1期

【摘要】：针对基于系统调用的异常入侵检测方法中较难抽取正常系统调用序列的特征库问题,提出将正常系统调用序列抽取出的子序列的频率特征转换为频率特征向量,并以此作为系统调用序列的局部和全局特征;为了保证对大规模数据集检测的准确率和速度,采用一类分类支持向量机(SVM)分类器进行学习建模,利用先前建立的特征库进行训练,建立入侵检测分类模型,最后对于待检测序列进行异常检测。在多个真实数据集上与已有的异常入侵检测方法进行比较实验,结果表明本文提出的方法的多个异常检测指标都都优于已有方法。
[Abstract]:In order to solve the problem that it is difficult to extract the normal system call sequence in the anomaly intrusion detection method based on system call, the frequency feature of the subsequence extracted from the normal system call sequence is converted to the frequency feature vector. In order to ensure the accuracy and speed of large-scale data set detection, a class of classification support vector machine (SVM) classifier is used for learning modeling. The classification model of intrusion detection is established by using the previously established feature library, and the anomaly detection is carried out for the sequence to be detected. Compared with the existing anomaly intrusion detection methods on many real data sets, the results show that the proposed method is superior to the existing methods in many anomaly detection indexes.
【作者单位】： 重庆邮电大学移通学院计算机系;重庆邮电大学计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金(61075019) 重庆邮电大学移通学院青年教师基金(20110302)资助
【分类号】：TP393.08

【二级参考文献】

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本文编号：1976890