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1、本文研究工作主要圍繞以下2個(gè)方面進(jìn)行: 第一、提出了一種基于健壯主成分分析方法的無(wú)監(jiān)督異常檢測(cè)方法。首先,引入了健壯距離估計(jì)以解決傳統(tǒng)入侵檢測(cè)方法對(duì)訓(xùn)練樣本的離群數(shù)據(jù)非常敏感的問(wèn)題。以提高檢測(cè)算法對(duì)未知入侵的檢測(cè)有效性為目標(biāo),從檢測(cè)率和誤報(bào)率出發(fā),提出了基于健壯主成分分類器的無(wú)監(jiān)督異常檢測(cè)算法,并根據(jù)主成分空間距離和數(shù)據(jù)重構(gòu)誤差構(gòu)建異常檢測(cè)模型。該方法不需要對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行人工分類,更降低了對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的要求。實(shí)驗(yàn)表明該方法能夠有效
2、檢測(cè)未知入侵,在檢測(cè)率、誤警率方面都達(dá)到較滿意的結(jié)果。 第二、提出了一種基于主成分分析的流量異常檢測(cè)方法。針對(duì)拒絕服務(wù)和網(wǎng)絡(luò)探測(cè)攻擊的難以檢測(cè)問(wèn)題,提出了基于主成分分析的拒絕服務(wù)和網(wǎng)絡(luò)探測(cè)攻擊檢測(cè)方法,依據(jù)主成分統(tǒng)計(jì)量差構(gòu)造攻擊檢測(cè)模型。該方法只需從網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包中隨機(jī)選取一小段流量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,縮短了分析數(shù)據(jù)的時(shí)間,能夠讓受攻擊對(duì)象在有限的時(shí)間內(nèi)做出反應(yīng),減少攻擊對(duì)服務(wù)器的危害程度;同時(shí)克服了傳統(tǒng)檢測(cè)方法對(duì)拒絕服務(wù)和網(wǎng)絡(luò)探測(cè)攻擊的
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