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提出了一種新的基于規則的異常檢測模型.把系統調用按照功能和危險程度進行了分類,該模型只是針對每類中關鍵調用(即危險級別為1的系統調用).在學習過程中,動態地處理每個關鍵調用,而不是對靜態的數據進行數據

資 源 簡 介

提出了一種新的基于規則的異常檢測模型.把系統調用按照功能和危險程度進行了分類,該模型只是針對每類中關鍵調用(即危險級別為1的系統調用).在學習過程中,動態地處理每個關鍵調用,而不是對靜態的數據進行數據挖掘或統計,從而可以實現增量學習.同時通過預定義,精煉規則,有效地減少了規則數據庫中的規則數目,縮減了檢測過程中規則的匹配時間.

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