一种采用遗传规划优化的基于非负矩阵分解的入侵检测模型

• 作 者: 吴渝 彭茂玲 钱仁飞 马哲峰 陈善雄
• 机 构: 重庆警察学院,重庆城市管理职业学院,宁波大发化纤有限公司,西南大学计算机与信息科学学院
• 出 处: 西南师范大学学报:自然科学版
• 发表日期: 2020年9期
• 关键词: 入侵检测 系统调用 非负矩阵分解 遗传规划 intrusion detectionsystem callnonnegative matrix factoriza
• 基金项目: 国家自然科学基金项目(61303227),重庆市自然科学基金项目(cstc2020jcyj-msxm2695),中国博士后基金项目(2015M580765),重庆市博士后科研项目(Xm2016041),中央高校基本科研业务费项目(XDJK2018B020).

利用非负矩阵分解对系统监控的特权程序行为进行检测,进而发现异常的入侵行为.在矩阵分解过程中采用Alpha散度作为度量标准,并引入遗传规划算法对非负矩阵分解中的误差函数进行优化.实验中,对新墨西哥大学的Sun SPARC工作站上获取的系统调用数据和CICIDS2017数据集进行了测试,测试结果表明,该方法相对于传统的检测方法而言,在入侵检测精度方面具有良好性能.