基于TCM-KNN和遗传算法的网络异常检测技术

李洋; 方滨兴; 郭莉; 田志宏; 张永铮; 姜伟

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基于TCM-KNN和遗传算法的网络异常检测技术

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提出了一种基于TCM-KNN的网络异常检测新方法,并采用遗传算法选择使用少量高质量的训练样本进行建模,从而有效地对入侵进行检测.大量基于著名的KDD Cup 1999数据集的实验表明:其相对于传统的异常检测方法在保证较高检测率的前提下,有效地降低了误报率;并且,在采用选择后的训练集优化处理后,其性能没有明显的削减,因而相对于传统方法更为适用于现实的网络应用环境.

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来源
《通信学报》 |2007年第12期|48-52|共5页
作者
李洋; 方滨兴; 郭莉; 田志宏; 张永铮; 姜伟;
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作者单位

中国科学院,计算技术研究所,北京,100080;

中国科学院,研究生院,北京,100039;

中国科学院,计算技术研究所,北京,100080;

中国科学院,计算技术研究所,北京,100080;

中国科学院,计算技术研究所,北京,100080;

中国科学院,计算技术研究所,北京,100080;

中国科学院,计算技术研究所,北京,100080;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类安全保密;
关键词
网络安全; 异常检测; TCM-KNN算法; 遗传算法; 样本选择;

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