网络入侵检测中的分类决策算法和性能评价研究
网络安全中的入侵检测与防御技术研究与评估
网络安全中的入侵检测与防御技术研究与评估随着互联网的迅猛发展和全球化信息交流的日益深入，网络安全问题正变得越来越严峻。
网络入侵成为网络安全的一个主要威胁，给国家、企业和个人的信息资产造成了巨大损失。
因此，研究与评估网络入侵检测与防御技术成为当前亟需解决的重要问题。
网络入侵检测技术是指通过分析和监测网络传输中的数据包和行为，能够及时发现未经授权的访问或攻击行为。
而网络入侵防御技术则是指通过采取一系列措施，保护网络免受恶意攻击。
研究与评估网络入侵检测与防御技术的目的是提高网络安全水平，减轻网络入侵对企业和个人的损害。
在研究与评估网络入侵检测与防御技术时，首先需要了解当前常见的网络入侵类型和攻击手段。
常见的网络入侵类型包括端口扫描、拒绝服务攻击、恶意软件、代码注入等。
攻击手段则包括密码猜测、DDoS攻击、网络钓鱼、社会工程学等。
深入了解入侵类型和攻击手段，有助于对网络入侵进行准确评估并采取恰当的防御措施。
其次，需要研究和评估各种入侵检测技术的有效性和可行性。
入侵检测技术主要包括基于特征的入侵检测、基于异常行为的入侵检测和混合式入侵检测。
基于特征的入侵检测技术通过预先定义的特征来识别和报警入侵行为，能够准确识别已知的入侵类型。
基于异常行为的入侵检测技术则通过建立正常行为模型，检测网络上的异常行为，并及时报警。
混合式入侵检测技术则结合了特征和行为的检测方法，提高了检测的准确性和效率。
针对不同的网络环境和入侵特征，需要评估并选择合适的入侵检测技术。
此外，网络入侵防御技术也是研究与评估的重要部分。
网络入侵防御技术主要包括网络边界防御、主机防御、数据防御和应急响应等。
网络边界防御通过防火墙、入侵防御系统等技术，限制网络入侵者的访问权限。
主机防御则利用安全补丁、杀毒软件等技术保护主机免受恶意代码的侵害。
数据防御通过数据备份、数据加密等技术，保护敏感数据不被窃取。
应急响应则是在发生入侵后，及时采取措施进行应急处理，减少损失。
网络攻击行为检测与分类研究
网络攻击行为检测与分类研究随着互联网的飞速发展，网络攻击行为已经成为了影响人们正常生产和生活的一种危险性事件，越来越多的黑客针对各个网站进行攻击，造成了重大的经济损失和信息泄露的后果。
如何检测和分类网络攻击行为已成为当前研究的热点之一。
一、网络攻击行为的定义和情况分析网络攻击行为是指针对计算机网络中的某一目标进行的攻击和侵犯行为。
根据攻击方式，网络攻击可分为拒绝服务攻击、网络蠕虫攻击、木马攻击、端口扫描攻击、SQL注入攻击等多种类型。
其中，最为严重的是拒绝服务攻击，一旦攻击成功，目标主机将无法正常响应客户端请求，甚至导致系统崩溃，给企业的生产和客户的体验造成影响。
二、网络攻击行为检测的基本要求网络攻击行为的检测是防范和应对网络安全威胁的一项重要手段，其基本要求包括以下方面：1.检测精确性网络攻击检测应该具有高的准确性和可靠性，能够准确地识别和定位恶意攻击行为，确保信息系统的安全稳定。
2.实时性网络攻击行为常常具有极强的突发性和隐蔽性，因此，网络攻击检测要具备及时性和快速反应的特点，能够在第一时间发现和防范攻击行为。
3.适用性网络攻击检测具有极高的适用性，不仅要适用于企业内部网，还要支持外部网络和移动设备等多种环境，能够灵活适应各种攻击情景。
三、网络攻击行为检测的技术手段1.网络流量分析技术网络流量分析技术是一种主动式的检测方法，它通过对网络流量数据的捕获和分析，能够准确地识别特定的网络攻击行为。
该技术主要依靠流量特征和规律来进行检测，如流量大小、平均延迟、流量数量等，能够对网络活动进行精确监控和诊断。
2.基于机器学习的检测方法基于机器学习的检测方法是一种新兴的检测手段，其主要思想是通过计算机学习方法，从大量的数据中学习和识别攻击行为的模式和规律。
该方法具有一定的自适应性和智能化，可以有效地识别和预测新型的攻击行为。
3.基于规则的检测方法基于规则的检测方法是一种被广泛应用的检测手段，它基于预定义的规则和策略来进行检测，能够准确地识别和定位攻击行为。
网络安全中的入侵检测系统设计与性能评估
网络安全中的入侵检测系统设计与性能评估随着互联网的迅速发展和普及，网络安全问题成为了人们关注的焦点之一。
网络入侵已经成为一种常见而严重的安全威胁，给企业和个人带来了巨大的损失。
因此，设计一套可靠有效的入侵检测系统是至关重要的。
本文将重点讨论网络安全中的入侵检测系统设计与性能评估。
入侵检测系统（Intrusion Detection System, IDS）是指一种用于监测和识别网络中异常活动的技术。
它可以对网络流量进行实时监控，检测和识别潜在的入侵行为，并及时采取相应的响应措施，以保护系统和数据的安全。
入侵检测系统主要分为两种类型：基于网络的入侵检测系统（Network-based Intrusion Detection System, NIDS）和基于主机的入侵检测系统（Host-based Intrusion Detection System, HIDS）。
在设计入侵检测系统时，需要考虑以下几个重要因素：选择合适的数据源和传输方式、建立合理的检测模型和规则、制定有效的警报和响应策略、以及实现高性能和可扩展性。
首先，选择合适的数据源和传输方式是入侵检测系统设计的第一步。
数据源可以是网络流量数据、操作系统日志、应用程序日志等。
传输方式可以采用传统的数据链路层捕获、镜像端口或混合传输方式。
需要根据实际情况选择适合的数据源和传输方式，以提高检测的准确性和效率。
其次，建立合理的检测模型和规则是入侵检测系统设计的核心。
检测模型可以分为基于签名的检测模型和基于行为的检测模型。
基于签名的检测模型是通过预定义的攻击特征库进行匹配来检测入侵行为，适用于已知的攻击类型。
基于行为的检测模型是基于对正常和异常网络流量的建模分析来检测入侵行为，适用于未知的攻击类型。
规则是指在检测模型基础上定义的一系列规则，用于判断网络流量是否异常。
规则可以基于特征、统计学方法、机器学习等进行定义。
需要根据实际需求选择适宜的检测模型和规则，以提高系统的准确率和实时性。
网络安全中的入侵检测方法及算法原理
网络安全中的入侵检测方法及算法原理随着互联网的快速发展，网络安全问题变得日益突出。
为了保护网络的安全，入侵检测成为了一项重要的任务。
入侵检测系统能够监视和分析网络中的数据流量，识别出潜在的入侵活动，并及时采取相应的措施。
本文将介绍网络安全中常用的入侵检测方法及其算法原理。
一、基于特征的入侵检测方法基于特征的入侵检测方法是一种常见的入侵检测方式。
该方法通过建立一系列的特征模型，检测网络流量中的异常行为。
这些特征模型可以基于已知的入侵行为进行定义和训练，也可以使用机器学习算法从大量数据中学习并自动识别新的入侵行为。
1.1 签名检测签名检测是一种常见的入侵检测方法，它通过比对网络流量与已知的入侵签名进行匹配来判断是否存在入侵行为。
入侵签名是已知入侵的特征集合，可以基于已有的安全知识进行定义。
然而，签名检测方法无法有效检测新型入侵行为，因为它只能识别已知的攻击模式。
1.2 统计检测统计检测方法使用统计模型分析网络流量的变化，并通过比较实际数据与期望模型之间的差异来检测入侵行为。
常见的统计检测方法包括：基于异常的检测和基于异常的检测。
基于异常的检测依赖于对正常行为的建模，当网络流量的行为与已定义的模型出现明显偏差时，就会发出警报。
基于异常的检测则是通过建立正常流量的统计模型，当流量中的某些特征值与期望模型差异较大时，就认为存在异常行为。
1.3 机器学习检测机器学习检测方法基于大量的对网络流量数据进行训练，使用机器学习算法来自动识别入侵行为。
常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
这些算法可以根据已有的训练数据来学习网络流量数据的特征，从而能够检测新的入侵行为。
机器学习方法相较于传统的特征基础方法更加灵活和自适应，但需要大量的训练数据和算力支持。
二、基于行为的入侵检测方法除了基于特征的入侵检测方法外，基于行为的入侵检测方法也是一种常见的方式。
该方法通过分析网络中各个节点的行为，检测异常行为并判断是否存在入侵活动。
网络安全中的入侵检测算法
网络安全中的入侵检测算法在当今数字化时代，网络安全问题日益突出。
随着网络攻击手段的不断升级，保护网络安全成为了重要的任务之一。
而入侵检测算法作为网络安全的一种重要手段，具有着不可忽视的地位。
本文将从初识入侵检测算法、常见的入侵检测算法以及算法优化方面展开阐述。
一、初识入侵检测算法入侵检测算法是指通过对网络数据流进行持续监测与分析，尝试发现并阻止恶意的网络活动。
其主要目的是通过对网络流量进行实时监控，识别和记录可疑的行为模式，及时发现并阻止网络攻击的发生。
入侵检测算法按照工作原理可以分为两大类：基于特征的入侵检测算法和基于异常的入侵检测算法。
基于特征的入侵检测算法主要是通过事先学习已知恶意行为的特征，将恶意行为转化为特征规则，当检测到特征规则匹配时，判定为入侵行为。
其中，常用的特征规则匹配算法有K-最近邻算法、决策树算法和支持向量机算法等。
基于异常的入侵检测算法则是通过对网络数据进行建模，识别数据的正常模式，当检测到异常模式时，判定为入侵行为。
其中，常见的异常检测算法有统计学方法、机器学习方法和神经网络方法等。
二、常见的入侵检测算法1. K-最近邻算法K-最近邻算法是一种常用的入侵检测算法。
它的核心思想是根据样本之间的距离来进行分类。
具体而言，对于一个未标记的数据点，通过计算与其最近的K个已标记数据点的距离，根据这K个数据点的标签进行投票，从而确定其标签。
2. 决策树算法决策树算法是一种基于树结构的分类算法。
它通过对已有的数据进行划分，构建一个分类规则的树模型。
在入侵检测中，决策树算法可以通过对网络流量的特征进行划分，判断网络流量是否属于入侵行为。
3. 支持向量机算法支持向量机算法是一种常用的机器学习算法，在入侵检测中也得到了广泛应用。
它通过构建一个最优的超平面来实现分类。
在入侵检测中，支持向量机算法可以通过对已有的网络数据进行训练，建立一个分类模型，并使用该模型对新的网络数据进行分类判断。
三、算法优化方面尽管上述算法在入侵检测领域中发挥了重要作用，但仍然面临着一些挑战。
利用机器学习算法进行网络入侵检测研究
利用机器学习算法进行网络入侵检测研究网络入侵检测是保护计算机网络安全的重要工作之一。
随着网络的不断发展和普及，网络入侵事件也日益增多，给个人和机构的网络安全带来严峻的挑战。
为了有效应对这种情况，利用机器学习算法进行网络入侵检测成为了一种有前景的研究方向。
网络入侵是指未经授权的攻击者通过非法手段进入计算机系统并获取隐私信息、破坏系统或者窃取重要数据的行为。
目前，针对网络入侵检测的研究主要有两种方法：基于签名的检测和基于机器学习的检测。
基于签名的检测是通过事先定义好的规则或特征来识别已知的攻击行为，但对于未知的攻击行为无法有效应对。
基于机器学习的检测则是通过分析大量的网络流量数据，训练机器学习模型来自动识别网络入侵行为。
在机器学习算法中，常用于网络入侵检测的有监督学习算法包括支持向量机（SVM）、决策树（Decision Tree）、随机森林（Random Forest）等，无监督学习算法包括K-均值聚类、深度学习等。
这些算法在不同的数据集和场景下具有不同的性能表现。
支持向量机是一种二分类的有监督学习算法，在网络入侵检测中广泛应用。
SVM通过构建一个最优的分割超平面来对网络数据进行分类，能够有效地识别异常流量和攻击行为。
它的优点是在处理小样本数据时也能表现良好，但对于大规模的数据训练时间较长。
决策树是一种常用的有监督学习算法，其以树状结构进行决策，通过划分特征空间来对样本进行分类。
决策树算法简单易懂，可以生成可解释的决策规则，但容易过拟合。
在网络入侵检测中，决策树算法可以用于识别网络数据中的异常流量和威胁行为。
随机森林是一种集成学习的算法，它基于决策树构建多个分类器，通过投票或平均预测结果来做最终的分类决策。
随机森林算法具有较高的准确性和鲁棒性，对于处理大规模数据具有一定的优势。
K-均值聚类是一种无监督学习算法，用于将数据集分成多个紧凑的簇。
在网络入侵检测中，可以利用K-均值聚类算法对网络数据进行聚类分析，以发现异常和潜在的入侵行为。
网络入侵检测与防护系统的性能评估与比较研究
网络入侵检测与防护系统的性能评估与比较研究随着互联网的迅速发展和普及，网络安全问题成为人们关注的焦点。
网络入侵是指未经授权的用户或程序侵入计算机网络的行为，网络入侵检测与防护系统的性能评估与比较研究变得尤为重要。
本文将从性能评估和比较角度探讨不同网络入侵检测与防护系统的优势和缺陷。
首先，性能评估是评估网络入侵检测与防护系统的有效性和效率的重要指标之一。
有效性指系统能够检测到真实的网络入侵行为，而效率则表示系统在检测过程中所需要的资源消耗。
现有的网络入侵检测与防护系统通常采用基于特征的方法，包括基于规则的系统和基于统计的系统。
基于规则的系统依赖预定义的规则来检测入侵行为，但需要事先获得并更新规则库，对未知攻击的检测能力有所限制。
而基于统计的系统则依赖统计模型对异常行为进行检测，能够适应新型攻击，但可能存在误报和漏报的问题。
其次，比较不同网络入侵检测与防护系统的性能也是十分重要的。
近年来，研究者提出了许多不同的系统，并对其进行了评估及比较。
其中一种常用的比较方法是基于实验数据集的对比。
研究者会采集真实的网络流量，并模拟各种攻击行为，然后分别使用不同的系统进行检测，最终对比它们的准确性和效率。
此外，还有一些比较研究是基于模拟器来进行的，比如使用网络仿真器模拟真实网络环境，并运行不同系统进行对比。
不同的比较方法结合使用可以更全面地评估和比较网络入侵检测与防护系统的性能。
在网络入侵检测与防护系统的性能评估与比较过程中，还需要考虑到以下几个方面。
首先是检测能力，即系统对不同类型的攻击是否能够准确检测。
这需要综合考虑系统的规则库、特征提取算法、算法的泛化能力等因素。
其次是系统的响应速度，即对网络入侵行为的检测和响应是否及时。
快速的响应能够减少潜在的损失和风险。
第三是系统的可扩展性，即系统能否适应网络流量的增长和变化。
随着网络规模的不断扩大和网络环境的不断变化，系统需要具备较高的可扩展性才能应对挑战。
最后是系统的稳定性和可靠性，即系统在长时间运行和承受大量流量时是否能保持高效运行。
网络安全中数入侵预防算法性能对比分析
网络安全中数入侵预防算法性能对比分析随着互联网的发展和普及，网络安全问题日益严峻。
数入侵是指黑客通过利用系统或应用程序的漏洞，未经授权地非法访问或侵入到计算机系统中，获取、修改或破坏数据的行为。
为了保护计算机网络免受入侵的威胁，研究人员开发了各种入侵预防算法。
本文将对几种常见的入侵预防算法进行性能对比分析。
一、基于特征检测的入侵预防算法基于特征检测的入侵预防算法是一种常见的入侵检测方法，它通过分析网络流量中的特征，识别出潜在的入侵行为。
在具体实现上，可以使用规则引擎、机器学习模型等方法。
1.1 规则引擎规则引擎是一种基于规则的入侵预防算法，它通过事先定义的规则集合来检测网络流量中的入侵行为。
规则引擎可以识别特定的网络攻击模式，并触发相应的警报或阻止攻击。
然而，规则引擎也存在一些局限性。
首先，规则引擎需要依赖事先定义的规则集合，因此对于新的入侵行为可能无法及时识别。
其次，规则引擎的性能受到规则数量和匹配速度的限制，对于大规模网络来说可能存在性能瓶颈。
1.2 机器学习模型机器学习模型是一种基于统计学习的入侵预防算法，它通过对大量的网络流量数据进行训练，构建出能够识别入侵行为的模型。
常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。
相比于规则引擎，机器学习模型具有更高的灵活性和自适应能力。
它可以通过对新的数据进行学习和调整，适应新的入侵行为。
但是，机器学习模型也存在一些问题，例如训练数据的选取、模型的泛化能力等。
二、基于行为分析的入侵预防算法基于行为分析的入侵预防算法是一种比较新颖的入侵检测方法，它通过分析主机或用户的行为特征，识别出潜在的入侵行为。
在具体实现上，可以使用异常检测、序列模式挖掘等方法。
2.1 异常检测异常检测是一种基于统计学的入侵预防算法，它通过分析主机或用户的行为数据，检测出与正常行为差异较大的异常行为。
异常行为可能是入侵行为的迹象，因此可以及时识别并采取相应措施。
然而，异常检测也存在一些挑战。
针对网络漏洞的入侵检测算法研究
针对网络漏洞的入侵检测算法研究随着互联网技术的不断发展，人们的生活得到了极大的便利，同时也造就了网络安全问题的出现。
各种网络攻击手段频频出现，其中最常见的便是网络漏洞入侵。
如何提高网络的安全性，成为了当今社会发展的需要。
而网络漏洞检测技术也因此备受关注。
一、网络漏洞入侵检测算法的意义网络漏洞入侵检测算法是指通过检测网络中存在的漏洞，以便及时发现并及时拉起防火墙，防止外部的恶意攻击进入系统中，从而保护系统的稳定性。
其意义如下：1、提升网络安全性网络漏洞入侵检测算法可通过检测网络中的漏洞，及时发现系统中的异常行为，防止漏洞被利用而造成不可挽回的损失，提升了网络的安全性。
2、增强系统稳定性在遭受恶意攻击时，系统会出现不同程度的崩溃，而网络漏洞入侵检测算法的运用能够帮助系统快速响应异常情况并防止被攻击者远程控制，为系统的稳定提供了保障。
3、优化安全管理通过漏洞检测，网络管理人员对系统的漏洞和弱点能够有一个全面的了解，能够及时对系统进行安全管理，制定具体的管理方案，促进网络管理人员的工作效率。
二、网络漏洞入侵检测算法的分类网络漏洞入侵检测算法的分类主要分为三类，基于规则的入侵检测算法、基于统计的入侵检测算法和基于机器学习的入侵检测算法。
1、基于规则的入侵检测算法基于规则的入侵检测算法是通过制定规则，对网络中所有可能出现的威胁进行分析和建模，在网路中发现入侵行为。
但是，这种算法存在着规则制定过程复杂，精度低下的问题。
2、基于统计的入侵检测算法基于统计的入侵检测算法是通过数据的收集和分析，对潜在漏洞进行建模，在网络中发现入侵行为。
这种算法有效避免了规则制定上的复杂性问题，但是数据的分析结果具有一定的主观性，精度依然存在问题。
3、基于机器学习的入侵检测算法基于机器学习的入侵检测算法是通过机器学习技术对网络中的数据进行训练，对网络中的入侵行为进行分类和预测。
这种算法相比前两种，具有分类准确率更高、对于新问题的适应性更强等优点，是当前及未来最重要的研究方向之一。
网络安全中的入侵检测技术使用方法和性能评估
网络安全中的入侵检测技术使用方法和性能评估随着互联网的发展，网络安全问题日益突出。
恶意攻击事件频频发生，给个人、企业甚至国家的信息系统和数据安全带来了巨大威胁。
为了保护网络安全，了解和应用入侵检测技术成为至关重要的一环。
本文将重点讨论入侵检测技术的使用方法和性能评估。
入侵检测系统（Intrusion Detection System，IDS）是帮助发现网络或计算机系统中潜在入侵或违规行为的工具。
它通过监视网络流量、检测异常行为和异常模式来预警潜在的攻击行为。
在实际应用中，有两种主要的入侵检测技术：基于特征的入侵检测与行为入侵检测。
基于特征的入侵检测技术（Signature-based Intrusion Detection）通过事先定义好的特征库来识别特定的攻击行为。
这些特征可以是攻击者的特定操作、恶意软件的关键特征等。
当网络流量经过入侵检测系统时，系统会根据预先定义好的特征库进行匹配，从而判断是否存在攻击行为。
然而，基于特征的方法容易受到未知攻击的影响，因为未知攻击的特征可能不在特征库中。
行为入侵检测技术（Behavior-based Intrusion Detection）通过分析和学习正常网络行为，识别与之不符合的异常行为。
该方法不依赖于提前定义好的特征库，而是通过对正常流量的学习，对比分析新的网络流量，以便发现异常行为。
行为入侵检测技术适用于未知攻击的检测，但也容易导致误报率较高。
在使用入侵检测技术时，需要遵循以下几个步骤：首先，收集网络流量数据。
入侵检测系统需要获得大量的实时网络流量数据，以便进行分析和检测。
这些数据可以通过网络监控工具或者流量分析工具获取。
其次，进行数据预处理。
入侵检测系统需要对原始数据进行预处理，以去除噪声和冗余信息。
常见的预处理方法包括数据清洗、特征选择、数据转换等。
然后，使用合适的算法进行入侵检测。
根据不同的入侵检测技术，选择合适的算法进行实现和应用。
例如，对于基于特征的方法，可以使用字符串匹配算法进行特征库匹配；对于行为入侵检测方法，可以使用机器学习算法进行异常检测。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Ｐｚ ｏ ＜ （Ｉ２ 则 把 归于异常 状态 ０ 。上面的公式简写 （ｌ￣ Ｐｚｏ ） ｃ） ￣， ） ２
为：
（）如 果 Ｐｑ ｌ） １ （ｊ ）（ １ （ ｎ Ｐｃ Ｉ Ｊ ）， ｏ Ｆ ＇ 则 ∈ ∞ ｉ
（） ２
…
・
，
，
这些特 征的所有可能 的取值 范 围构成了ｄ维 特
Ｎｏ ｍａ ６ ３ ０ ｒ ｌ ０４ Ｐｏ ｉｇ ｒｂｎ ａ ｔ ａ Ｄｏ ｃｕ ｌ Ｓ Ｕ２ Ｒ Ｒ２ Ｌ
利用 Ｂ ｙｓ 式 ａｅ 公
， ｚ： ｊ ） （ Ｌ
＝ｌ
型
（） １
１ ８６ ４１ ７ ８ １５４ ４９
∑ＰＺｅ）（ ） （ １ Ｐａ ｏ ｝ ｓ
得到的条件概率Ｐ０ 称为后验概率。 （ ４
准体系。
上述规 则表示当客户端发 送的字节 在 １３ ． ０１ ５～１３ ．之 ０ ３５ 间并且协议类型是 Ｉ ＭＰ（ｎｅｎ ｔ ｏ ｔ ｌ ｓａ ｅＰ ｏｏ ｏ） Ｃ Ｉｔｒｅ Ｃ ｎｒ ｓｇ ｒｔｃ１ ｏ Ｍｅ
时，得到的结论是 Ｄ ｓ ｏ 攻击。规 则的置信度是 １０ ０ ％，支持度
３１１理 论 基 础 ．．
条记录有 ４ 个属性值 （ １ 我们记为 向量 ， ［ ， …・ ，， ： ， ・ 】 ）
分属 ４种 类型 的属性 集，分别 是基 本属性 集 、内容属性 集 、 基于时间的属性集 、基于主机 的属性集 。从 ＫＤＤ ＣＰ ９ Ｕ ９的 数据集中随机抽取 ｌ％（ ４ ４ ２条网络连接记录 ） Ｏ 共 ９０ 作为训练 数据 ，得 出每种基 本属性集 的判 别矩阵 。例如 ，基本 属性 测
ｏ ｍ ｌ Ｐ ｏ ｉｇ Ｄ ｒ ａ ｒｂｎ ０Ｓ
６ １ １３ ５４ ３ ７ Ｏ １３ ３ １１ ９ ｌ９ ６ ８ ２６ ０ １６０ ｌ １ ２ ９４ ３
ＵＲ ２ Ｒ Ｌ Ｃ ｒ ｃ ％） ２ ｏｒ ｔ ｅ（
Ｏ ０ ０ Ｏ Ｏ
基 于 最 小 错 误 率 的 Ｂ ｙ ｓ决 策 规 则 为 ： 如 ａｅ 果 Ｐ（ ｌ ＞ ｚ ∞２， 把 Ｚ归 于 正 常 状 态 ０１ 反 之 ， Ｚ ｍＯ Ｐ（ Ｉ ） 则 ９，
实验 中仅用了 ９ 个基本 属性 ，即连接 时间、协议类 型、服务、 传 输 的字 节、是 否登陆 、紧急连接 数 目 等。通过 判别矩阵 可 以得到信任度 （ 类条件 概率 ） 、关联规 则和支持度 （ 险 ）］ 风 ［ ３ 。
—
１ 引言
目前 ，入侵检 测系统的研 究取得了不少丰硕 的成 果 ，各
（ｕ ｃ ｕ ｔ ２ ８ ８ｃ ｎ ＝ ０ ％， ｐ ＝ ６２ ９ ； ｓｐ ｏ ｎ＝ ２ ３ ，ｏ ｆ １ ０ ｓ ｐ ４ ．２ ％） ｕ
种产 品相继问世 ， 对于 网络入侵检测 ， 基于统计的有很多模型 ，
如马尔可夫过程 、隐马尔可夫过程 、贝叶斯等。 对入侵检测产 品找 到合适 的评 价方法无论在理论 上的深 入研究还是在产品的选择上都成为了迫切的需要 ，长期以来 准 确性和速度通常被认为是评价系统好坏的两个最重要 的指标 ， 然而 准确率有其不足之处 ，需要建立 更加客观 完整的评价标
估 指 标Ａ ＵＣ的计 算对 Ｉ 性 能 的评 价 提 出 了一 种 更 加 客 观 的 方 法 。 ＤＳ
【 关键词 】ＩＳ 分类 Ｂ ｙ ｓ 评估 指标 Ｒ Ｃ Ａ Ｃ Ｄ ａｅ Ｏ Ｕ
中 图法 分 类 号 ： Ｐ ０ Ｔ ３９ 文献标识Байду номын сангаас： Ａ
Ｓｒ ｂ ｔ ＝［ ３ ．， ３ ． ｐ ｏｏ ｏ— ｙ ｅ ｃ ｃ ｙｅ １ １ １ ３５ ｒ ｔｃ ｌｔｐ ＝ｉ ｓ ０ ５ ０ 】 ｍｐ— ｌｓ＝ ｃａ ｓ ２
征 空间，称 ＝［， ， … ］ ， ｄ维特 征向量。要研 究的分类
Ｐ １ Ｐ ２ １ ｌ ） ￣１ ） ＋ ０ ＝ ９ 已知 ： 状态先验概率： ＿ ＝ ， 。 Ｐ ）ｉ１２
类条件概 率密度 ： （Ｉｉ ＝ ， 。 尸， ｃ）ｉｌ２ Ｘｏ
Ｏ Ｏ Ｏ ０ ０ ９ ．８ ９５ ３ ．２ ６８ ９ ．８ ３５ ０ ０
是 ４ ． ％ ６２ ２
３Ｂ ｙ ｓ决策算法 ａ ｅ
关于 以 网络 （ 太 和其他 的网络 ） 有大量的理论性 的性能分 析，这 些工作 都假设 网络连接 是波 松分布的 ，有大 数定律
知在 数据 量很大 的时候 ，泊 松分布可由正态分布近似 。这 就
２数据获取原理
模拟 产生网络流数据源 ，参考文献 【 中把 训练 用 ３ 种 ２ 】 ８
试结果：
袁１ 基本属性 集判别矩 阵
Ｖ ａｕ ｌｅ Ｐ ｅ ｉｔ ｄ ｒｄｃｅ Ｎ
为了叙 述 简单 ，假 设每 条连 接 ，抽取 出 ｄ个基 本 特 征， 成为 一个 ｄ维 空间的向量 ， 别的 目的要将 分为正常或 异 识 常 （ ４类简化为 ２ ） 由 类 。 Ｐ（ｌ ） 正常状态下连接 特征观察 类条件概率密度 。 ｚｍ￣： Ｐｘｏ２： （Ｉ ） 异常状态下连接特 征观察 类条件概 率密度。 ￣
不同的攻击分成 ４ 大类 ，分别是 Ｐ ｏｉｇ 刺探攻 击 ） ｒｂｎ （ 、Ｄｏ（ ｓ拒 绝 服 务攻 击 ） ２ 获取 根权 限 ） ２ 远程 …攻 击 ） 、Ｕ Ｒ（ 、Ｒ Ｌ（ 。每
满足了 Ｂｙｓ 策理 论方 法进行分类时的要求 。 ａｅ决
３１基于最小错误率的Ｂ ｙ ｓ ． ａ ｅ 决策在 ＩＳｑ的应用 Ｄ ￣
２ ０ ．９ Ｏ ８０
网络入 侵检测 中的 分类决策 算法和性 能评价研究
薛羽 ， 张鹰 ， 黄小燕
（ 西华 师范大学计算机 学院 ）
【 摘要 】 本文 为入侵监测 系统Ｉ ｓ Ｄ 的异常分类设计 了Ｂｙｓ 类决策算 法和 最小风 险决策算法 ，并且通过Ｒ０ ａ 分 ｅ ｃ曲线的绘制和评