基于主成分分析的入侵檢測方法.pdf

1、本文研究工作主要圍繞以下2個方面進行： 第一、提出了一種基于健壯主成分分析方法的無監(jiān)督異常檢測方法。首先，引入了健壯距離估計以解決傳統(tǒng)入侵檢測方法對訓練樣本的離群數(shù)據非常敏感的問題。以提高檢測算法對未知入侵的檢測有效性為目標，從檢測率和誤報率出發(fā)，提出了基于健壯主成分分類器的無監(jiān)督異常檢測算法，并根據主成分空間距離和數(shù)據重構誤差構建異常檢測模型。該方法不需要對訓練集進行人工分類，更降低了對訓練數(shù)據集的要求。實驗表明該方法能夠有效

2、檢測未知入侵，在檢測率、誤警率方面都達到較滿意的結果。 第二、提出了一種基于主成分分析的流量異常檢測方法。針對拒絕服務和網絡探測攻擊的難以檢測問題，提出了基于主成分分析的拒絕服務和網絡探測攻擊檢測方法，依據主成分統(tǒng)計量差構造攻擊檢測模型。該方法只需從網絡數(shù)據包中隨機選取一小段流量數(shù)據進行處理，縮短了分析數(shù)據的時間，能夠讓受攻擊對象在有限的時間內做出反應，減少攻擊對服務器的危害程度;同時克服了傳統(tǒng)檢測方法對拒絕服務和網絡探測攻擊的