【摘 要】
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本文针对现有误用检测系统缺少对新攻击样式的适应性问题,从不同概念层次的知识发现角度出发,提出了一种新的误用检测方法.该方法首先利用相关特征选取算法提取每种攻击的最
【机 构】
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国防科技大学电子科学与工程学院,国防科技大学电子科学与工程学院,北京首信股份有限公司IP网络技术研究所
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本文针对现有误用检测系统缺少对新攻击样式的适应性问题,从不同概念层次的知识发现角度出发,提出了一种新的误用检测方法.该方法首先利用相关特征选取算法提取每种攻击的最优特征子集,然后通过相似性聚类对攻击样式作概念分层,最后用规则学习算法学习概念级误用检测模型.实验结果表明,该入侵检测方法不但能够提高检测概率,实现对新的攻击方式的检测,同时还简化了分类模型.
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