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利用Windows Native API调用序列和基于决策树算法的主机异常检测
被引量：
2
1
作者
李乃捷
彭勤科
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2007年第1期258-260,共3页
主要研究W indows平台下的异常检测方法,提出一种利用W indows Native API调用序列和基于决策树算法的主机服务进程模式抽取算法,并通过在模式中引入通配符而大大缩减了模式集的规模。进一步引入了表征模式间关系的转移概率,建立了模式...
主要研究W indows平台下的异常检测方法,提出一种利用W indows Native API调用序列和基于决策树算法的主机服务进程模式抽取算法,并通过在模式中引入通配符而大大缩减了模式集的规模。进一步引入了表征模式间关系的转移概率,建立了模式序列的全局马尔可夫链模型,并给出了相应的异常检测算法。实验结果表明:该算法可以抽取一个规模较小且泛化能力较强的模式集,相应的检测算法可以有效地检测异常。
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关键词
主机异常检测
WINDOWS
NATIVE
API
决策树
间断模式
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题名
利用Windows Native API调用序列和基于决策树算法的主机异常检测
被引量：
2
1
作者
李乃捷
彭勤科
机构
西安交通大学电子与信息工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2007年第1期258-260,共3页
基金
国家"863"计划资助项目(2003AA142060)
国家自然科学基金资助项目(60373107)
文摘
主要研究W indows平台下的异常检测方法,提出一种利用W indows Native API调用序列和基于决策树算法的主机服务进程模式抽取算法,并通过在模式中引入通配符而大大缩减了模式集的规模。进一步引入了表征模式间关系的转移概率,建立了模式序列的全局马尔可夫链模型,并给出了相应的异常检测算法。实验结果表明:该算法可以抽取一个规模较小且泛化能力较强的模式集,相应的检测算法可以有效地检测异常。
关键词
主机异常检测
WINDOWS
NATIVE
API
决策树
间断模式
Keywords
Host Anomaly Detection
Windows Native API
Decision Tree
Spaced Pattern
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用Windows Native API调用序列和基于决策树算法的主机异常检测
李乃捷
彭勤科
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2007
2
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