文章摘要
王映龙,李京春,王少杰,锁延锋,梁利,郭瑞龙.一种基于行为关联的主机系统入侵检测方法[J].高技术通讯(中文),2012,22(9):897~903
一种基于行为关联的主机系统入侵检测方法
An intrusion detection method for host systems based on behavior correlation
  修订日期:2011-08-08
DOI:
中文关键词: 关联分析, 主机系统, 入侵检测系统(IDS)
英文关键词: correlation analysis, host system, intrusion detection systems (IDS)
基金项目:国家发改委信息安全专项(发改办高技[2010]3044号)和江西省科技厅国际合作计划(2009BHB15100)资助项目
作者单位
王映龙 江西农业大学软件学院 
李京春 国家信息技术安全研究中心 
王少杰 国家信息技术安全研究中心 
锁延锋 北京科技大学信息工程学院 
梁利 国家信息技术安全研究中心 
郭瑞龙 江西农业大学软件学院 
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中文摘要:
      提出了一种基于主机行为解析和行为关联分析的主机系统入侵检测方法,对嵌入式恶意软件具有较高的检测效率,可应用于基于网络行为的入侵检测系统。通过对行为进行深层次的解析,建立了行为间的关联关系模型,在降低存储异常行为样本规模的同时,提高了该方法的灵活性和应用范围。实验结果显示,与现有的异常行为检测方法相比,该方法需要较长的训练时间,但是,通过调整行为粒度,该方法可以使训练时间保持在合理的范围之内。随着时间的推进,该方法的性能将逐步提高,在漏报率、误报率及更新效率上,较现有系统都有较大的提高。
英文摘要:
      A method for detecting intrusions through analyses of host behavior and behavior correlation is proposed. The method can efficiently find out the malicious software that is embedded with anomaly codes, and can be applied to behavior based intrusion detection systems (IDS). By mining the characters of normal and anomaly behaviors of hosts, a way to build the Markov model of relationship of meta behaviors and a method to detect intrusions are given. With them, the feasibility and scalability of the proposed method can be enhanced, and the store space can be reduced. The experimental results show that the loss detection ratio, the error detection ratio and the renew efficiency of the method are better than the existing methods, although it need more time to train datasets.
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