【摘 要】
:
入侵检测技术是保证计算机网络安全的核心技术之一,通过收集各种网络数据,从中分析和发现可能的入侵攻击行为。为增强从海量数据中发现攻击行为的能力和提高入侵检测的智能性
论文部分内容阅读
入侵检测技术是保证计算机网络安全的核心技术之一,通过收集各种网络数据,从中分析和发现可能的入侵攻击行为。为增强从海量数据中发现攻击行为的能力和提高入侵检测的智能性,将数据挖掘技术应用到入侵检测领域,从而实现智能化的知识发现和建立入侵检测模型。基于数据挖掘的入侵检测是一种重要技术,能够通过无监督的学习过程发现隐藏的模式,具有独立发现知识的能力。
传统的孤立点检测算法存在一些难以克服的障碍,例如算法的参数难以选择影响了检测结果的稳定性,算法在遇到增量数据时难于拓展成增量算法的特性等。本论文主要针对以上问题,对孤立点检测算法进行了研究。
本文对当前的孤立点检测算法进行详细地研究与比较,指出各自的适用范围和存在的不足,并在此基础上完成主要工作如下:针对基于距离的孤立点检测算法存在输入参数多,不容易确定,而且算法对参数比较敏感的不足,选择了基于距离和的孤立点检测算法。
针对基于经典的欧式距离计算方法在数据点分布不均匀的情况下,容易把正常点误判为孤立点而把孤立点误判为正常点的缺陷,设计了改进距离和的孤立点检测算法,有效的拉长了孤立点与其它样本点之间的距离,缩短了正常点与其它样本点之间的距离。
针对典型的基于距离和的孤立点算法在计算完所有样本点后对所有样本点进行比较的不足,提出了采用直接插入排序和快速排序相结合的储存结构,节省了对所有样本点进行排序的时间。
针对算法在遇到增量数据集时,重新计算所有样本点之间的距离值和重新查找所有样本点中的孤立点的问题,利用提前修剪策略设计了改进的增量孤立点检测算法。实验表明,改进的增量孤立点检测算法在确保检测准确性的同时提高了检测效率。
其他文献
近年来,随着Internet和互联网技术的发展以及博客、论坛、客户服务平台、电子商务平台等诸多应用的提出,将人们的现实生活带入一个全新的电子信息时代。网络上存在大量的富含
企业持续膨胀的信息服务平台,需要简单有效的中间件技术来支撑其分布式架构。本文主要通过在一个电信运营商企业经营分析系统内引入ESB技术,设计并实现一套基于面向服务体系架
三维全景技术作为虚拟现实技术的一个重要分支,以互联网技术和地理信息系统(GIS)为依托,凭借其逼真的视觉体验、丰富的地理信息、先进的人机交互功能和身临其境的“沉浸感”,
度量问题是机器学习的核心问题之一,本文主要针对多流形数据降维问题,引入Finsler度量提出了Finsler几何学习算法,其内容主要包括:(1)给出了基于Finsler度量的KNN算法,通过实验,验证
光流是计算机视觉中的重要研究领域,在运动分割、物体识别、目标跟踪、视频差值、三维重建等方面均有应用。光流估计问题是计算机视觉中一个经典和基础的问题。自从光流被提出
伴随着技术和文化的进步,人们访问信息的方式越来越便捷和多样化。为了满足人们对信息的不断需求,网络作为访问和传输信息的主要媒介在不断发展着。大量新的无线通信技术已经涌
电力负荷预测是进行电力系统发电规划的重要依。准确的负荷预测有利于提高电力系统运行的经济性和可靠性。电力系统负荷的大小与多种因素有关,未来负荷与所能利用的影响变量之间存在复杂的非线性关系。对中长期电力负荷进行预测可为电网规划提供重要依据。支持向量机是一种新的机器学习算法,对于一些诸如小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题都可以较好的解决。与短期电力负荷数据比起来,中长期电力负荷数据具有小样本的
基于人体活动的智能计算是人工智能领域的一个重要研究方向,其目的是通过获取用户的状态和环境数据信息,为用户提供智能化应用服务。随着移动智能设备(如智能可穿戴设备)及其
关系学习是近年来数据挖掘和机器学习领域兴起的一种新方法,其学习任务是关系表示方式及其相关搜索机制,找出相应的学习规则。本文以动态模糊数学作为理论基础,针对数据的层次结
个性化需求是指用户要求自己使用的产品或者服务打上自己的烙印,让产品或服务体现自己独特的需求和个性。个性化意味着客户拥有更大的自由度和表达空间。个性化需求往往更能反