《计算机学报》文章摘要   全文下载
文章题目	一种改进的IDS异常检测模型
作者	孙宏伟1）, 2） 田新广1）, 2） 李学春2） 张尔扬1）
作者单位	1）（ 国防科技大学电子科学与工程学院 长沙 410073 ） 2）（ 北京首信集团研究院 北京 100016 ）
发表年份	2003
发表月份	11期(1456-1463)
文章摘要	摘要 基于机器学习的异常检测是目前IDS研究的一个重要方向.该文对一种基于机器学习的用户行为异常检测模型进行了描述，在此基础上提出一种改进的检测模型.该模型利用多种长度不同的shell命令序列表示用户行为模式，建立多个样本序列库来描述合法用户的行为轮廓，并在检测中采用了以shell命令为单位进行相似度赋值的方法.文中对两种模型的特点和性能做了对比分析，并介绍了利用UNIX用户shell命令数据进行的实验.实验结果表明，在虚警概率相同的情况下改进的模型具有更高的检测概率. 关键词 IDS；机器学习；异常检测；相似度 中图法分类号 TP18