【摘 要】
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入侵检测方法是基于网络的入侵检测系统的核心,可以是基于特征的,也可以是基于异常的.基于特征的检测方法具有较高的检测率,但不能检测到未知新型攻击;基于异常的检测方法可以检测到新型攻击,但误报率较高.为了降低入侵检测的误报率并提高其检测率,许多机器学习技术被应用到入侵检测系统中.通过对大量带有入侵数据训练样本的学习,构建了一个用于区分正常状态和入侵状态的入侵检测模型.针对目前入侵检测系统存在的高误报率、低检测速度和低检测率等问题,对机器学习技术在入侵检测系统中的的优势、系统检测的通用数据集以及系统评估指标进行
【机 构】
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上海电力大学计算机科学与技术学院,上海200090
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入侵检测方法是基于网络的入侵检测系统的核心,可以是基于特征的,也可以是基于异常的.基于特征的检测方法具有较高的检测率,但不能检测到未知新型攻击;基于异常的检测方法可以检测到新型攻击,但误报率较高.为了降低入侵检测的误报率并提高其检测率,许多机器学习技术被应用到入侵检测系统中.通过对大量带有入侵数据训练样本的学习,构建了一个用于区分正常状态和入侵状态的入侵检测模型.针对目前入侵检测系统存在的高误报率、低检测速度和低检测率等问题,对机器学习技术在入侵检测系统中的的优势、系统检测的通用数据集以及系统评估指标进行了详细阐述,并对未来研究趋势进行了展望.
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