One-Class分类器及其在异常检测中的应用

摘要：

由于攻击数据难以获取,往往只能得到一类数据,即正常网络数据,这也是模式识别领域的单类问题(one-class)要解决的问题.本文改造了传统的SOM(自组织特征映射)模型,建立了基于SOM的单类分类器,并对其进行了改进.通过对入侵检测标准评估数据集上的测试,在保证总体性能的情况下,模型对选择的3种攻击的平均检测率保持在98%以上,而误报警率在4%左右.

关键词：信息安全、入侵检测、自组织特征映射、单类分类器

所属期刊栏目：27

分类号：TP393.07(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2005-07-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：65-68