【摘 要】
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网路入侵过程中入侵特征种类繁多,形成耦合性,很难形成较为规则的分布,传统的入侵检测方法都是假设网络入侵特征呈现独立高斯分布的,但是,一旦入侵特征耦合性较差,造成非高斯
【机 构】
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佛山广播电视大学教育技术实验中心,佛山科学技术学院信息与教育技术中心
【基金项目】
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广东省教育厅、佛山市、中央电大、省电大科研项目立项, 广东省电大远程教育开放基金项目（YJ1110）
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网路入侵过程中入侵特征种类繁多,形成耦合性,很难形成较为规则的分布,传统的入侵检测方法都是假设网络入侵特征呈现独立高斯分布的,但是,一旦入侵特征耦合性较差,造成非高斯入侵数据拟合能力差,导致检测精度不理想。为了避免上述缺陷,提出了一种基于变异特征估计算法的非均匀分布入侵检测模型。在海量的网络操作数据中,提取出变异特征,根据提取的特征能够进行网络入侵检测。利用变异特征估计算法,能够建立合理的非均匀分布入侵检测模型,从而检测出网络入侵行为。实验结果表明,在非均匀分布的环境下,利用该算法对网络攻击行为进行检测,
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