【摘 要】
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目前的数字档案馆通过用户身份和权限的校验来实现档案馆系统的安全防护,然而这些基于规则的校验机制缺乏灵活性与前瞻性.本文提出一种基于自适应和密度估计的异常档案访问检
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目前的数字档案馆通过用户身份和权限的校验来实现档案馆系统的安全防护,然而这些基于规则的校验机制缺乏灵活性与前瞻性.本文提出一种基于自适应和密度估计的异常档案访问检测,根据档案系统已有操作日志的数据特点,自适应核密度可以自动选择带宽、采样数据和数值区间,对系统日志数据的概率密度分布函数进行估计,从而将异常操作从正常记录中分离出来.仿真结果表明,自适应核密度估计可以从无标签的日志数据中高效甄别出异常操作记录,此外,相对于通用核密度估计,自适应可以最小化对异常值数量的估计偏差.
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