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提出一种基于自适应级联滤波的多分量非平稳网络入侵的高效检测算法。进行网络入侵的多分量非平稳信号模型构建,在此基础上设计自适应级联滤波算法,实现对网络入侵干扰滤波和信号的检测。给定网络入侵信号处于低信噪比的网络数据交互环境下,利用自适应滤波器方法来确定信号频率,用一个四阶累积量表示自适应滤波器的传递函数,利用过去输入样本的有限线性组合来进行自适应滤波,实现算法改进。仿真结果表明,该算法能在低信噪比下高效地检测出网络入侵信号,网络入侵的两个分量特征的频谱特征聚焦性能较好,实现了对入侵特征的准确检测。在相同条件下,检测准确率提高了25.67%,有效保证了网络安全。 相似文献
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入侵检测本质上是一个对网络数据包、审计日志等大量数据进行数据处理的过程,如何从包含大量冗余信息的数据中自动、准确地提取出具有代表性的入侵模式和有效利用这些模式进行检测的方法是入侵检测的关键。结合信息安全保障方法和安全审计数据的特点,提出了一种新的基于数据挖掘和蜜罐技术的动态自适应入侵检测模型,介绍了该模型的设计原则、设计思路及其结构。 相似文献
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曾辉 《韩山师范学院学报》2009,30(3):49-53
OCSVM适合无监督情况下的孤立点检测,与入侵检测问题有很大的相似性.文章研究了OCSVM在网络入侵检测中的应用,探讨了模型优化的两个主要方面.提出的二阶段模型参数选取方法,能够比GA算法更快地搜索到近似全局最优参数;采用GA算法提取出22个TCP/IP连接的重要特征,比较了采用特征子集和全部特征的OCSVM的检测精度、训练测试时问.实验表明,给出的OCSVM模型优化方法,能够获得优异检测性能,具有更优的训练和检测效率,意味着可以应用到实时网络入侵检测系统. 相似文献
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基于支持向量机(SVM)的网络入侵,因SVM参数设置不当导致分类准确率偏低的问题,提出改进二进制鲸鱼算法优化支持向量机(IBWOA-SVM)的网络入侵检测。通过对鲸鱼优化算法中收敛因子的改进和更新机制融入粒子群策略的方式,改善其容易陷入局部最优且收敛精度慢的缺点。对初始化参数群采用改进二进制鲸鱼优化算法的更新机制不断地进行更新迭代,迫使鲸鱼搜索代理获取较优的参数值来建立性能较优的分类模型,进而提高网络入侵检测的分类性能。采用多个UCI数据集并与其他的参数优化方法进行对比,最后使用网络入侵检测KDD CUP 99数据集进行验证。结果表明,与遗传算法、粒子群算法和鲸鱼优化算法在SVM参数优化上的性能相比,IBWOA-SVM方法的分类准确率和适应度值在各数据集上都有所提高,从而有利于改善网络入侵检测参数优化中的分类性能。 相似文献
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提出了一种受免疫原理启发的网络入侵行为监测方法.受免疫机制的启发,抽取网络数据包的特征信息模拟抗原,采用检测器模拟免疫细胞,通过检测器的进化,识别网络入侵行为数据包,检测到网络入侵时,对未实施完成的网络入侵进行预警,并实时提取网络入侵行为信息作为证据进行安全保存,通过数学语言推导了网络入侵行为监测的全过程,为网络入侵行为监测提供了一种新途径. 相似文献
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网络日志数据量日益增大。如何从巨大的网络数据中提取有效信息是数据研究人员一直关心的问题。入侵模式挖掘系统(Intrusion Digger)结合了数据挖掘技术与入侵检测技术,旨在通过发现关联规则而对网络数据进行判别。最小支持度小于所有支持度的项集称为频繁项集,简称频集。基于划分改进的Apriori算法明显优越于原来的算法。基于划分改进的Apriori算法为入侵模式挖掘系统的设计提供了重要的理论支持。 相似文献
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以matlab工具箱为依托,对采用小波包算法进行谐波检测的方法进行了系统仿真设计,仿真结果表明小波包变换能精确地从谐波信号中分离出基波,并能根据需要分离出任意谐波信号,是一种很好的电力系统谐波分析工具. 相似文献
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《鸡西大学学报》2019,(10)
针对当前物联网反入侵算法存在入侵监测准确性较低,且难以适应动态入侵环境等不足,提出了一种基于多维指纹建模筛选机制的物联网反入侵算法。首先,基于数据挖掘思想,综合考虑攻击行为集合及其分布特征,采用匹配方式均衡节点缓存资源,分流攻击行为,提高网络在遭受入侵情况下的对攻击行为的命中,增强网络鲁棒性能;随后,针对入侵过程存在峰值特性,使用递归方式构建节点攻击行为模型,采取线性反序映射来获取攻击行为弹性系数并降低恶意节点入侵成功率,挖掘网络入侵行为的纳什均衡解,有效提高对恶意攻击行为的过滤效率。仿真实验表明:数据聚合-QOS联合检测算法(QoS-Aware Hybrid Data Aggregation Scheme,QA-HDA算法)、能量感知筛选监测算法(Energy-Aware Perception Algorithm,EAP算法)相比,在遭受入侵时,所提算法具有更高的临界性能及的入侵流量过滤能力。 相似文献
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分析了入侵检测技术的基本原理,阐述了入侵检测的基本知识与概念、功能与模型,在此基础上提出了一种入侵检测系统在计算机网络中应用的基本方案。该方案介绍了一种多维入侵检测系统,它提高了网络入侵检测的准确性,然而对计算机本身的性能几乎没有影响,从而有力地保障了计算机网络的安全与稳定。 相似文献
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针对2D-MUSIC算法估计跳频信号2D-DOA时需要二维谱峰联合搜索和配对导致算法计算量过大问题,提出了一种基于求导降维MUSIC的均匀面阵跳频信号2D-DOA快速估计算法。首先根据阵列接收的跳频信号建立信号模型和空时频矩阵;然后将二维DOA估计问题转化为两级一维DOA估计问题,利用目标函数直接求导法估计出入射波与坐标轴的夹角;最后根据波达方向与所求夹角的关系得到跳频信号2D-DOA参数。理论分析与仿真结果表明,该算法在大大降低2DMUSIC算法计算量的前提下,提高了2D-DOA估计成功率和精度。 相似文献
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邹媛 《贵阳学院学报(自然科学版)》2010,5(2):28-30,44
针对现有入侵检测技术的不足和目前关联规则算法的研究,结合网络的特点,提出了一种适合入侵检测的数据挖掘算法一基于矩阵结构的模糊关联规则数据挖掘算法。该算法使数据挖掘技术和入侵检测技术融合在了一起,由于矩阵结构的模糊关联规则可以有效地减少关联规则在生成频集的过程中产生过多候选集,从而提高了入侵检测的效率。 相似文献
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夏葵 《重庆职业技术学院学报》2005,14(2):128-130
本文针对现有入侵检测系统的不足，根据入侵和正常访问模式各种不同的网络数据表现形式以及特定数据分组的出现规律。提出分层的网络检测模型，并在各个检测层建议运用不同的数据挖掘方法代替人工方法抽取入侵特征，以达到提高检测速度和克服人工抽取入侵特征的主观性目的。其中运用的数据挖掘算法主要有：关联挖掘、数据分类。 相似文献
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入侵检测技术分类与比较研究 总被引：3，自引：0，他引：3
入侵检测是信息安全保障的关键技术之一,近年来成为网络安全领域的研究热点.论述入侵检测的基本概念,依据不同标准对入侵检测系统进行分类,阐述并比较各种入侵检测技术和方法,分析现存的三种入侵检测体系结构,预测入侵检测技术的发展方向. 相似文献
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王慧 《柳州职业技术学院学报》2011,11(4):59-61
树突状细胞算法DCA（Dendritic Cell Algorithm）是人工免疫学理论中危险理论的最新研究成果,本文提出在危险模式入侵检测系统中使用利用改进的DCA算法对实时异常数据进行的检测,使用KDDCUP99常用的网络入侵检测数据对模型和其他入侵检测算法进行了测试,结果表明基于改进的DCA算法的检测模型降低了误报率,提高了系统的效率与性能。 相似文献
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传统的入侵检测系统只能检测已知入侵行为,对于新型入侵行为难以监测及采取应对策略。基于网络预警的自适性入侵检测系统,能够从网络流量方面防护重点设备,根据周围设备的异常情况识别新型入侵并进行安全策略升级。采用C4.5决策树作为入侵检测器核心算法。仿真实验表明,网络预警自适性入侵检测系统理论上拥有74.23%的检出率和92.21%的有效检测率（检出率+入侵类型错误率）。 相似文献
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入侵检测技术作为网络安全领域的焦点,在不同的环境中发挥着极其重要的作用。入侵检测数据的特征选择方法,直接影响着入侵检测的效率。在综合统计相关性的特征选择算法(Relief)和顺序后向搜索算法(SBS)的基础上提出基于Relief与顺序后向搜索的特征选择算法(Relief-SBS),该算法在每一轮迭代后去除一个特征,并在每一轮迭代中,采用Relief算法的结果作为特征的评估标准,仿真实验表明,该特征选择算法提高了入侵检测效率,它为入侵检测技术这一长期目标提供相关技术支持。 相似文献
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介绍入侵检测系统的基本知识,提出了一个基于数据挖掘技术的入侵检测系统,该系统采用了关联规则中的Apriori算法挖掘入侵模式,实现了规则库的自动更新,极大地提高了系统的整体性能。另外对基本Apriori算法提出了改进算法,此改进算法提高了扫描入侵数据库过程中的信息获取率,缩减了项集的潜在规模,提高了入侵检测规则生成的效率。 相似文献
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为进一步提高维吾尔语方言识别准确率,从特征域出发提出基于小波包变换的方言语音声学参数提取算法,利用小波包变换对语音信号进行精细分解,使用Bark滤波器提取低频子带和高频子带系数与人耳基底膜的不同部分对应,用局部线性嵌入的流形学习算法进行降维,提升信号的分类性能。分别以i-vector和x-vector两个主流系统进行方言识别实验,结果表明,小波特征声学参数的方言识别准确率比MFCC特征和FBank特征识别准确率均有提高。 相似文献