基于支持向量机和Hurst指数的集成入侵检测研究
提出了一种将SVM算法与Hurst指数相结合的入侵检测方法—集成入侵检测。DARPA上的测试结果表明,该方法不仅能够发现网络中已知的攻击,还能够确定网络中未知的攻击,提高了入侵检测的效率。
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提出了一种将SVM算法与Hurst指数相结合的入侵检测方法—集成入侵检测。DARPA上的测试结果表明,该方法不仅能够发现网络中已知的攻击,还能够确定网络中未知的攻击,提高了入侵检测的效率。
通常入侵检测系统在一旦发现有入侵迹象时便发出警报,但许多入侵攻击最终是不能成功的或者说并不能给系统或网络造成危害,所以相应的警报属于无效警报,而正是大量无效警报的存在使得入侵检测系统有着较高的
随着控制系统复杂性的日益扩大,控制系统的网络化是控制系统发展的必然。自动控制、计算机网络和通讯技术的融合,为实现控制和管理信息一体化提供了一条新思路,但也带来以一系列安全问题,如何保障网络控制系统的安
异常检测是入侵检测中防范新型攻击的基本手段,本文应用增强的K-means 算法对检测数据进行聚类分类。计算机仿真结果说
首先分析了入侵检测和计算机取证的概念,然后给出了一个支持计算机取证的网络入侵检测系统的设计,最后对该系统的各关键模块做了简单的介绍。关键词:入侵检测;计算机取证;预警;应急响应;安全日
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分析入侵检测方法、入侵检测系统基本框架、关联规则数据挖掘的基本概念、挖掘的基本过程以及网络攻击 方法。提出一种基于关联规则挖掘的异常模式入侵检测系统的设计方案。