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tcm-knn网络异常检测算法优化研究

通信学报 2009年第7期30卷 13-19页

作者：李洋郭莉陆天波田志宏中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院研究生院北京100039 国家计算机网络应急技术处理协调中心北京100029

基于tcm-knn(transductive confidence machine for K-nearest neighbors)网络异常检测方法,采用过滤器模式的特征选择方法和基于聚类的样本选择方法分别从精简异常检测的特征空间以及选择使用少量高质量的训练样本进行训练,从而高效地... 详细信息

基于tcm-knn(transductive confidence machine for K-nearest neighbors)网络异常检测方法,采用过滤器模式的特征选择方法和基于聚类的样本选择方法分别从精简异常检测的特征空间以及选择使用少量高质量的训练样本进行训练,从而高效地对网络异常进行检测。基于著名的KDD Cup1999数据集的实验表明:这2种优化方法在保证tcm-knn异常检测算法高检测率和低误报率的前提下,极大地减少了该算法的训练开销和检测开销,因而该轻量级检测方法适用于现实的网络应用环境。

关键词：网络安全异常检测 tcm-knn算法特征选择样本选择

基于tcm-knn和遗传算法的网络异常检测技术

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通信学报 2007年第12期28卷 48-52页

作者：李洋方滨兴郭莉田志宏张永铮姜伟中国科学院计算技术研究所

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... 详细信息

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。

关键词：网络安全异常检测 tcm-knn算法遗传算法样本选择

基于网络流量变化特征的物联网非法入侵检测研究

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自动化技术与应用 2024年第8期43卷 105-108页

作者：包乌云毕力格陕西能源职业技术学院智能制造与信息工程学院陕西咸阳712000

针对当前物联网非法入侵检测过程中存在的问题,为了获得更加理想的物联网非法入侵检测结果,提出基于网络流量变化特征的物联网非法入侵检测方法。首先采集物联网流量数据,并对网络流量数据展开预处理,聚类分析网络流量数据信息,然后利... 详细信息

针对当前物联网非法入侵检测过程中存在的问题,为了获得更加理想的物联网非法入侵检测结果,提出基于网络流量变化特征的物联网非法入侵检测方法。首先采集物联网流量数据,并对网络流量数据展开预处理,聚类分析网络流量数据信息,然后利用滑动窗口采样技术提取特征数据信息,运用增量计算的方法进一步分析特征信息,最后将特征信息输入到tcm-knn算法的二类分类器,对其展开判断,完成物联网非法入侵的检测。实验结果表明,所提方法的物联网非法入侵检测正确率高、效率高、精准度高、稳定性高、性能好。

关键词：流量变化特征聚类滑动窗口非法入侵 tcm-knn算法物联网

基于主动学习和tcm-knn方法的有指导入侵检测技术

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计算机学报 2007年第8期30卷 1464-1473页

作者：李洋方滨兴郭莉田志宏中国科学院计算技术研究所

有指导网络入侵检测技术是网络安全领域研究的热点和难点内容,但目前仍然存在着对建立检测模型的数据要求过高、训练数据的标记需要依赖领域专家以及因此而导致的工作量及难度过大和实用性不强等问题,而当前的研究工作很少涉及到这些问... 详细信息

有指导网络入侵检测技术是网络安全领域研究的热点和难点内容,但目前仍然存在着对建立检测模型的数据要求过高、训练数据的标记需要依赖领域专家以及因此而导致的工作量及难度过大和实用性不强等问题,而当前的研究工作很少涉及到这些问题的解决办法.基于tcm-knn数据挖掘算法,提出了一种有指导入侵检测的新方法,并且采用主动学习的方法,选择使用少量高质量的训练样本进行建模从而高效地完成入侵检测任务.实验结果表明:其相对于传统的有指导入侵检测方法,在保证较高检测率的前提下,有效地降低了误报率;在采用选择后的训练集以及进行特征选择等优化处理后,其性能没有明显的削减,因而更适用于现实的网络应用环境.

关键词：网络安全入侵检测 tcm-knn算法主动学习数据挖掘

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基于改进的tcm-knnDoS检测算法

电子科技大学学报 2014年第1期43卷 76-81页

作者：张凤荔王丹赵永亮冯波王勇电子科技大学计算机科学与工程学院成都611731

由于实现方式简单、攻击形式多样、威胁范围广、不易防御和区分,拒绝服务(DoS)攻击已经成为网络的最主要安全威胁之一。该文提出了一种Itcm-knn算法,在此基础上建立了DoS检测框架。使用标准数据集KDD Cup 1999进行算法验证和分析实验。... 详细信息

由于实现方式简单、攻击形式多样、威胁范围广、不易防御和区分,拒绝服务(DoS)攻击已经成为网络的最主要安全威胁之一。该文提出了一种Itcm-knn算法,在此基础上建立了DoS检测框架。使用标准数据集KDD Cup 1999进行算法验证和分析实验。采用基于信息增益算法选择了5个特征,在保证高检测效果的同时减少了特征的维数。该算法不需要对攻击进行学习和建模,使用少量的正常样本作为训练集,提高了检测性能。实验结果表明,改进的tcm-knn算法检测率高于SVM等算法,达到99.99%。

关键词：拒绝服务攻击拒绝服务攻击检测 tcm-knn算法