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摘要
传统的异常入侵检测方法需要构造一个正常行为特征轮廓模型,但建立该模型需要的数据集取得不易。而且异常检测中普遍存在误报与漏报过高的问题。为克服这些问题,本文提出一种结合聚类分析和HMM的异常入侵检测系统。实验结果表明,该系统用于入侵检测具有较高的检测率和较低的误报率。
- 出版日期2013
- 单位江西应用技术职业学院
传统的异常入侵检测方法需要构造一个正常行为特征轮廓模型,但建立该模型需要的数据集取得不易。而且异常检测中普遍存在误报与漏报过高的问题。为克服这些问题,本文提出一种结合聚类分析和HMM的异常入侵检测系统。实验结果表明,该系统用于入侵检测具有较高的检测率和较低的误报率。
