基于K最近邻文本分类的伪装入侵检测

发布时间：2017-09-02 19:33

  本文关键词：基于K最近邻文本分类的伪装入侵检测

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【摘要】：伪装入侵检测面临的主要问题是如何利用相对不够充分的训练数据来尽可能精确地描述用户的正常行为轮廓,并利用该行为轮廓进行检测.本文提出了一种基于K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)文本分类的伪装入侵检测方法,减少了TFIDF权重表示中高频命令的权重,提出新的权重表示方法 STFIDF,使得有区分性的命令权重增大,有利于更准确地表示用户的行为特征,采用Jaccard权重余弦(Jaccard Weighted Cosine,JWC)相似度计算方法,而不是通常的余弦相似度计算,提高了整体的伪装行为识别能力.对比其他方法,检测率高、误报少,且实时性好.该方法不需要复杂的训练过程,检测方法也很简单,快速高效且易于实现.
【作者单位】： 中央财经大学信息学院;
【关键词】： 异常检测 伪装检测 k最近邻 文本分类
【基金】：国家自然科学基金项目(61272398)资助
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 1引言用户伪装入侵是指非授权用户绕过安全策略,伪装成合法用户进入系统获得访问关键数据或者更高层访问权限的行为.伪装者可能是外部入侵者,也可能是内部人员.目前的伪装入侵检测系统大多采用异常检测技术,其优点是能够检测出未知的攻击类型,且不需要过多有关攻击行为的先验

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

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【共引文献】

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本文编号：780507