一种预估模式下的入侵检测模型及仿真分析

发布时间：2018-10-05 19:25

【摘要】：针对采用传统的检测算法存在耗用计算资源过大,检测所需时间长、实时性差的问题。提出了一种预估模式的入侵检测建模方法。采用主元素选择方法先对网络连接数据的主成分进行信息拟合,依据入侵主元素组建平稳的预估决策树,利用网络入侵特征信息增益的理论思想进行预估模式下的入侵决策树延伸,并计算预估模式下与给定的网络入侵信息特征相似度最高的关联特征,在计算出系统中各个ID属性的的正常区间,结合于预估加权入侵特征向量和伯努利向量进行加权入侵得分和疑义商的计算,以计算的结果为依据建立了入侵检测模型。实验仿真结果证明,采用改进的侵检测建模方法,其检测准确率高,误检率和漏检率低,有效的保障了网络安全稳定的运行状态。
[Abstract]:The traditional detection algorithm has many problems, such as too much computing resources, long detection time and poor real-time performance. An intrusion detection modeling method based on predictive model is proposed. The principal element selection method is used to fit the principal components of the network connection data, and a stable prediction decision tree is constructed according to the intrusion main elements. Based on the theory of network intrusion feature information gain, the intrusion decision tree is extended under the prediction model, and the correlation feature with the highest similarity between the prediction model and the given network intrusion information feature is calculated. The normal interval of each ID attribute in the system is calculated, and the weighted intrusion score and doubt quotient are calculated by combining the predictor weighted intrusion eigenvector and Bernoulli vector, and the intrusion detection model is established based on the calculated results. The simulation results show that the improved intrusion detection modeling method has high detection accuracy, low false detection rate and low missed detection rate, and effectively ensures the network security and stability.
【作者单位】： 西南医科大学现代教育技术中心;
【分类号】：TP393.08

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本文编号：2254588