首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于异常检测的入侵检测技术
引用本文:胡亮,金刚,于漫,任斐,任维武. 基于异常检测的入侵检测技术[J]. 吉林大学学报(理学版), 2009, 47(6): 1264-1270
作者姓名:胡亮  金刚  于漫  任斐  任维武
作者单位:吉林大学,计算机科学与技术学院,长春130012;长春工业大学,计算机科学与工程学院,长春,130012
基金项目:国家自然科学基金,教育部新世纪优秀人才支持计划项目基金,吉林省科技发展计划重点项目基金,吉林大学"985工程"研究生创新基金 
摘    要:对目前的异常检测技术进行了全面概述, 按照采用的不同技术将异常检测分为基于统计、 基于机器学习和基于数据挖掘3种, 阐述了各种异常检测技术的特征, 并描述了目前基于异常入侵检测系统用到的各种算法及其实现方法. 通过实验结果, 比较了各种算法的检测效果.

关 键 词:异常检测  机器学习  统计异常检测  数据挖掘
收稿时间:2008-12-06

Techniques of IDS Based on Anomaly Detection
HU Liang,JIN Gang,YU Man,REN Fei,REN Wei-wu. Techniques of IDS Based on Anomaly Detection[J]. Journal of Jilin University: Sci Ed, 2009, 47(6): 1264-1270
Authors:HU Liang  JIN Gang  YU Man  REN Fei  REN Wei-wu
Affiliation:1. College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012, China;2. College of Computer Science and Technology, Changchun University of Technology, Changchun 130012, China
Abstract:The authors provided a comprehensive survey of anomaly detection systems used in the recent years. Intrusion detection was divided into 3 kinds based on technologies used. They are statistical anomaly detection, machine learning based anomaly detection and data mining based anomaly detection. The authors described the various features of anomaly detection technologies in details, represented the algorithms used in the current Anomaly Intrusion Detection Systems, the implements of the algorithms, and also compared the effects of various detection algorithms through the experiment.
Keywords:anomaly detection  machine learning  statistical anomaly detection  data mining
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《吉林大学学报(理学版)》浏览原始摘要信息
点击此处可从《吉林大学学报(理学版)》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号