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[發(fā)明專利]主機(jī)序列入侵檢測方法在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202110015796.8 申請日: 2021-01-05
公開(公告)號: CN112699368A 公開(公告)日: 2021-04-23
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 盧逸君 申請(專利權(quán))人: 廣東省信息安全測評中心
主分類號: G06F21/55 分類號: G06F21/55;G06K9/62
代理公司: 深圳新創(chuàng)友知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44223 代理人: 孟學(xué)英
地址: 510098 廣東*** 國省代碼: 廣東;44
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 主機(jī) 序列 入侵 檢測 方法
【權(quán)利要求書】:

1.一種主機(jī)序列入侵檢測方法,其特征在于,包括:

將主機(jī)入侵序列按照不同的命令維度構(gòu)建特征空間,并按設(shè)定比例將所述特征空間隨機(jī)分割為訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù);

將所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)和所述測試數(shù)據(jù)分別進(jìn)行正則化生成訓(xùn)練自變量X_train和測試自變量X_test、訓(xùn)練因變量Y_train和測試因變量Y_test;

使用所述訓(xùn)練自變量X_train對lasso線性回歸模型進(jìn)行訓(xùn)練,獲得所述lasso線性回歸模型的最佳懲罰約束項(xiàng)系數(shù);

根據(jù)所述最佳懲罰約束項(xiàng)系數(shù)重新對所述訓(xùn)練自變量X_train進(jìn)行擬合,生成擬合結(jié)果;

對所述擬合結(jié)果去除系數(shù)為0的項(xiàng),將剩余項(xiàng)作為篩選后的維度;

根據(jù)所述剩余項(xiàng),重新構(gòu)建特征空間,形成新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和新的測試數(shù)據(jù);

對每條所述新的測試數(shù)據(jù)中的主機(jī)序列,根據(jù)重新構(gòu)建的特征空間,執(zhí)行K近鄰分類,生成判定類別;

根據(jù)所述判定類別,生成檢測結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述方法,其特征在于,使用所述訓(xùn)練自變量X_train對lasso線性回歸模型進(jìn)行訓(xùn)練,獲得所述lasso線性回歸模型的最佳懲罰約束項(xiàng)系數(shù),包括:采用多重交叉驗(yàn)證的方式求解所述最佳懲罰約束項(xiàng)系數(shù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述方法,其特征在于,使用所述訓(xùn)練自變量X_train對lasso線性回歸模型進(jìn)行訓(xùn)練,獲得所述lasso線性回歸模型的最佳懲罰約束項(xiàng)系數(shù),包括:

將所述訓(xùn)練自變量X_train分為測試集和訓(xùn)練集;

使用所述訓(xùn)練集對具有不同懲罰約束項(xiàng)系數(shù)的lasso線性回歸模型進(jìn)行訓(xùn)練,并使用所述測試集測試訓(xùn)練好的所述lasso線性回歸模型的響應(yīng)值,以及記錄下不同懲罰約束項(xiàng)系數(shù)的均方預(yù)測誤差;

將最小均方預(yù)測誤差對應(yīng)的所述懲罰約束項(xiàng)系數(shù)作為所述lasso線性回歸模型的最佳懲罰約束項(xiàng)系數(shù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述方法,其特征在于,將所述訓(xùn)練自變量X_train分為測試集和訓(xùn)練集,包括:

隨機(jī)將所述訓(xùn)練自變量X_train分為N組,將其中一組作為測試集,將剩余的N-1組作為訓(xùn)練集。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述方法,其特征在于,重復(fù)N次執(zhí)行:

隨機(jī)將所述訓(xùn)練自變量X_train分為N組,將其中一組作為測試集,將剩余的N-1組作為訓(xùn)練集;

使用所述訓(xùn)練集對具有不同懲罰約束項(xiàng)系數(shù)的lasso線性回歸模型進(jìn)行訓(xùn)練,并使用所述測試集測試訓(xùn)練好的所述lasso線性回歸模型的響應(yīng)值,以及記錄下不同懲罰約束項(xiàng)系數(shù)的均方預(yù)測誤差。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述方法,其特征在于,對每條所述新的測試數(shù)據(jù)中的主機(jī)序列,根據(jù)重新構(gòu)建的特征空間,執(zhí)行K近鄰分類,生成判定類別,包括:從所述重新構(gòu)建的特征空間中找到歐式距離最近的K個(gè)向量,按投票原則取所述K個(gè)向量的標(biāo)簽類別中數(shù)量較大的類別作為每條所述新的測試數(shù)據(jù)中的主機(jī)序列的判定類別。

7.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì),其特征在于,所述計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)中存儲有程序指令,所述程序指令被計(jì)算機(jī)的處理器執(zhí)行時(shí)使所述處理器執(zhí)行根據(jù)權(quán)利要求1至6任一項(xiàng)所述方法。

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