简介:摘要在本文中,我们将讨论一般系统的入侵检测方法,主要的想法是使用数据挖掘技术,发现相同的和有用的模式,描述程序和用户行为的系统功能,并使用相关的系统功能集计算(感应学习)的分类,可以识别异常和已知的入侵。通过实验对Sendmail系统调用数据和网络抓取数据,证明了我们可以构造简洁、准确的分类器检测异常。我们提供了两个通用的数据挖掘算法关联规则算法和频繁情节算法。这些算法可以被用来计算内和跨审计记录模式,这是必不可少的描述程序或用户行为。发现的模式可以指导审计数据收集过程和促进特征选择。为了满足高效学习(挖掘)和实时检测的挑战,我们提出了一个基于代理的体系结构的入侵检测系统的学习代理连续计算,并提供更新(检测)模型的检测代理。
简介:摘要随着我国电力事业的迅猛发展,电力系统自动化水平不断提高,各变电站、变电所、高压输电线路等均要求实现少人或无人值守,为了能够有效预警非法人员入侵、火灾、水浸、自然灾害对站内设备安全所构成的威胁等情况发生,从而建设一套功能强大,技术先进的远程视频监控值守系统已经成为电力行业发展的关键。
简介:摘要本文在无线传感器固有属性的基础上,提出了基于异常检测及误用检测的可预测入侵检测算法PredicableIDS。仿真结果证明,该在分析现有网络攻击的情况下,PredicableIDS系统可预测全网内的“高危”节点,并采取相对应的防范措施,有效提高网络运行安全水平。