【摘 要】
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数据集内容的特性对基于负载的网络异常入侵检测系统准确度有很大影响。本文分析了训练集数据包之间的内容特性差异对基于字节频度分布的模型的影响,较大的差异可能会导致分
【机 构】
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华中科技大学文华学院计算机系,华中科技大学计算机学院
【基金项目】
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校级自然科学基金资助项目（j02005302）
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数据集内容的特性对基于负载的网络异常入侵检测系统准确度有很大影响。本文分析了训练集数据包之间的内容特性差异对基于字节频度分布的模型的影响,较大的差异可能会导致分组计算频度均值的模型产生较高的误报率。本文据此提出了一种改进的模型—单包频度分布模型,以单个数据包的频度分布特征构成正常行为集,并以聚类方法控制其规模。在模拟数据集和DARPA99数据集上的实验表明,训练集数据包内容特性的差异确实导致基于均值的字节频度模型产生更多的误报,单包频度分布模型则不受影响,它有更高的检测准确度,在同等检测率下误报率更低。在
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