基于统计的异常检测方法
考试要求: 掌握     
知识路径:  > 入侵检测技术原理与应用  > 入侵检测技术  > 基于异常的入侵检测技术  > 基于异常的入侵检测技术


 
       基于统计的异常检测方法就是利用数学统计理论技术,通过构建用户或系统正常行为的特征轮廓。其中统计性特征轮廓通常由主体特征变量的频度、均值、方差、被监控行为的属性变量的统计概率分布以及偏差等统计量来描述。典型的系统主体特征有:系统的登录与注销时间,资源被占用的时间以及处理机、内存和外设的使用情况等。至于统计的抽样周期可以从短到几分钟到长达几个月甚至更长。基于统计性特征轮廓的异常性检测器,对收集到的数据进行统计处理,并与描述主体正常行为的统计性特征轮廓进行比较,然后根据二者的偏差是否超过指定的门限来进一步判断、处理。许多入侵检测系统或系统原型都采用了这种统计模型。
 

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