动态自学习的高效入侵检测模型研究

摘要：

提出了一种基于归纳推理的动态自学习的高效入侵检测模型.将归纳推理方法应用到入侵检测中,提出了适用于入侵检测的增量学习推理算法.通过该算法建立的入侵检测模型能够对不断出现的新的网络行为数据进行自学习,并动态修正模型的行为轮廓,从而克服了传统静态检测模型必须完全重新学习才能更新模型甚至无法重新学习的缺陷,同时较大地提高了入侵检测模型的学习效率和检测效率.

关键词：网络安全、入侵检测、异常检测、归纳推理、自学习算法

所属期刊栏目：28

分类号：TP393.08(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点基础研究发展计划973计划2007CB311100;国家242信息安全计划2005A33

在线出版日期：2008-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：33-38