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题名自适应网络攻击滑动检测窗口模型研究
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作者
钟锐
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机构
赣南师范学院现代教育技术中心
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出处
《教育界（高等教育）》
2011年第5期66-67,共2页
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文摘
目前网络入侵检测系统是将所采集下来的大量网络数据包以固定长度的滑动检测窗口进行分段后，才能实施攻击检测。该检测模式无法适应目前网络攻击的多样性，本文提出了自适应网络攻击滑动检测窗口模型，该模型综合使用了信息熵与聚类算法实现了网络攻击滑动检测窗口长度的动态调整，从而保证入侵检测系统检测率与实时性。
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关键词
自适应网络攻击滑动检测窗口模型
信息熵
聚类算法
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分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种基于遗传算法的误用检测模型自适应建立算法
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作者
关健
刘大昕
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机构
哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
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出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
2004年第1期80-84,共5页
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文摘
传统入侵检测系统的攻击模型库需要专家手工建立,不利于系统的推广和应用.为了实现入侵检测系统中入侵特征提取和攻击规则生成的自动化,提出将遗传算法应用于入侵检测规则学习问题中.采用遗传进化操作启发式搜索网络特征数据空间,通过操作算子进行遗传运算,产生出具有高适应度的个体,从而自动归纳出某种入侵的共同属性.采用DARPA入侵检测评价计划数据库进行了仿真实验,该方法归纳总结出的攻击特征符合客观事实,与专家建立的攻击规则一致,并且较好地处理了噪音数据,具有鲁棒性.误用检测模型自适应建立算法能够在无专家参与的情况下自动建立攻击类型库,增强了入侵检测系统的可移植性.
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关键词
入侵检测系统
归纳学习
遗传算法
网络安全
攻击模型库
特征提取
攻击规则
检测模型
自适应
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Keywords
Adaptive systems
Computer simulation
Feature extraction
Genetic algorithms
Robustness (control systems)
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分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于小波变换的网络流量在线预测模型
被引量：4
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作者
王风宇
云晓春
申伟东
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机构
中国科学院计算技术研究所信息智能与信息安全研究中心
中国科学院研究生院
哈尔滨工业大学计算机网络与信息安全技术研究中心
西安交通大学电子与信息工程学院
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出处
《高技术通讯》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第12期1220-1225,共6页
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基金
国家8631917专项（2004-研4-AA-01）和国家自然科学基金（60573134）资助项目. ‘~fengyu@pact518.hit.edu..El（收稿期：2005.10-02）
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文摘
在无抽取Haar小波变换的基础上，结合自适应AR模型和滑动窗口式多项式拟合方法，建立了一种基于小波变换的递推式高速网络流量在线预测模型。该模型首先用无抽取Haar小波变换把网络流量时间序列分解为细节信号和近似信号，然后对细节信号部分使用自适应AR模型预测，对近似信号部分则使用滑动窗口式多项式拟合方法预测，最后用小波重构获得原始时间序列的预测值。该模型不但提高了流量在线预测的准确性，而且通过模型参数的递推式自动调整，避免了参数的定期估计和更新。
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关键词
网络流量预测
à
TROUS小波变换
自适应AR模型(AAR)
滑动窗口式多项式拟合
递推最小二乘(RLS)
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Keywords
network traffic prediction, à trous wavelet transform, adaptive autoregressive model, sliding window polynomial fitting, reeursive least square（RLS）
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分类号
O211.67
[理学—概率论与数理统计]
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