排序方式: 共有3条查询结果,搜索用时 31 毫秒
1
1.
击键特征是一种能反映用户行为的动态特征,可作为识别用户的信息源。传统方法不仅要求收集大量击键样本来建立识别模型,并且同时需要正例样本与反例样本。但在实际应用中,需要用户提供大量的训练样本是不现实的,并且反例样本收集比正例样本收集困难。为此,提出一种新的以击键序列为信息源的主机入侵检测模型。在小样本和仅有正例的情况下,通过One-Class支持向量机(OCSVM)来训练检测模型,通过对用户的击键行为是否偏离正常模型来检测入侵。仿真实验结果表明该模型具有较好的检测效果。 相似文献
2.
文章提出了将HCM,FCM和核方法结合在一起的,一种改进模糊核聚类算法。该算法的思想是将样本数据映射到特征空间,然后在特征空间内计算类中心、隶属度以及距离表达式,再在特征空间内进行模糊聚类,并且针对个别样本(即隶属度比较接近的样本)加入了截集因子确定样本的归属,确保聚类的效果。实验结果表明,与传统的模糊聚类算法相比,改进的模糊核聚类算法在多种数据结构条件下可以有效地进行聚类,总体性能优于HCM,FCM和FKCM。 相似文献
3.
1