資料介紹
為提高檢測(cè)精度,同時(shí)保持算法復(fù)雜度在可接受范圍內(nèi),提出基于特征模式的馬爾可夫鏈異常檢測(cè)模型。提取所有支持度大于閾值的系統(tǒng)調(diào)用短序列為特征模式,在此基礎(chǔ)上建立改進(jìn)的馬爾可夫模型CPMC。在檢測(cè)時(shí),用程序軌跡匹配特征模式,計(jì)算其在CPMC模型下的概率,概率小則代表異常。實(shí)驗(yàn)表明,該方法的檢測(cè)精度高于目前常見(jiàn)的幾種單一方法,與DBCPIDS方法的精度近似相等,但其計(jì)算復(fù)雜度更低。
關(guān)鍵詞:特征模式;系統(tǒng)調(diào)用;馬爾可夫模型
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