【摘 要】
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提出了一种基于机器学习的用户行为异常检测方法,主要用于UNIX平台上以shell命令为审计数据的入侵检测系统。该方法在LaneT等人提出的检测方法的基础上,改进了对用户行为模式
【机 构】
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国防科技大学电子科学与工程学院,北京首信集团研究院,北京交通大学计算技术研究所,清华大学电子工程系
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提出了一种基于机器学习的用户行为异常检测方法,主要用于UNIX平台上以shell命令为审计数据的入侵检测系统。该方法在LaneT等人提出的检测方法的基础上,改进了对用户行为模式和行为轮廓的表示方式,在检测中以行为模式所对应的命令序列为单位进行相似度赋值;在对相似度流进行平滑时,引入了“可变窗长度”的概念,并联合采用多个判决门限对被监测用户的行为进行判决。实验表明,该方法在检测准确度和实时性上均优于LaneT等人提出的方法。
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