基于序列比對的特征自動提取關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩81頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領

文檔簡介

1、基于特征的入侵檢測系統(tǒng)(Intrusion Detection System,簡稱IDS)通過檢測特征來阻止網(wǎng)絡攻擊。由于攻擊日益多態(tài)變形和智能化,高效、精確地提取并更新攻擊特征是IDS所面臨的共性問題。手工提取攻擊特征缺乏實時性,難以有效地保障網(wǎng)絡的安全。攻擊特征自動提取技術(shù)無需人工干預,可快速準確地檢測未知攻擊并提取出其特征。但已有技術(shù)存在時空開銷大,提取的特征質(zhì)量差,導致安全系統(tǒng)檢測效率低、誤警率高等問題。
   基于上述

2、分析研究,本文主要工作集中于對IDS特征提取算法的研究。首先研究入侵檢測的特征自動提取技術(shù)基本概念、研究現(xiàn)狀,然后對現(xiàn)有特征自動提取方法進行分析。深入研究生物信息學序列比對理論,針對現(xiàn)有特征自動提取方法存在的缺陷,提出將序列比對算法應用到入侵檢測模型中。
   目前的攻擊特征自動提取技術(shù)一般包括數(shù)據(jù)預處理模塊和特征提取模塊,算法設計是這兩個模塊的關(guān)鍵。
   本文從數(shù)據(jù)預處理模塊角度,研究數(shù)據(jù)捕獲、數(shù)據(jù)過濾、數(shù)據(jù)聚類算法

3、設計,給出降低特征提取的時空開銷關(guān)鍵問題的解決思路。首先,對數(shù)據(jù)預處理模塊的數(shù)據(jù)捕獲算法基本概念進行了形式化描述,分析數(shù)據(jù)捕獲算法的理論基礎,基于該理論,對數(shù)據(jù)捕獲技術(shù)進行研究,并提出了基于WinPacap的數(shù)據(jù)捕獲方法。
   然后,對數(shù)據(jù)過濾算法的理論基礎進行分析研究,設計了基于該理論的數(shù)據(jù)過濾算法,并提出了基于白名單的數(shù)據(jù)過濾方法。接著,分析數(shù)據(jù)聚類算法的理論基礎,對基于該理論的數(shù)據(jù)聚類算法進行研究,提出基于FCM算法的數(shù)

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論