【摘 要】
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当前针对主机的攻击手段越来越复杂,各种新型攻击出现得越来越频繁,使得针对主机的异常检测变得非常重要.异常检测可以检测未知攻击,并且可以检测内部威胁,成为了网络与系统
【机 构】
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国家电网河南省电力公司电力科学研究院,北京交通大学智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室,中国人民解放军32082部队
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFB0802805);国家自然科学基金(U1736114,61672092);中兴通讯产学研合作项目(K17L00190);电子信息控制重点实验室基金(K16GY00040);中央高校基本科研业务费专项资金(K17JB00020,K17JB00060)~~
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当前针对主机的攻击手段越来越复杂,各种新型攻击出现得越来越频繁,使得针对主机的异常检测变得非常重要.异常检测可以检测未知攻击,并且可以检测内部威胁,成为了网络与系统安全研究的热点之一.已有的异常检测研究中,基于网络流量等单一的信息源进行异常检测的方法容易被攻击者所规避且检测率低.本文提出通过多种信息源建模并进行异常检测,分别对网络行为与用户行为进行分析,使用K最近邻（K-NN）分类算法得出每种行为的异常值,通过加权处理得出总体异常值并将其作为异常检测的判断标准.选取了17名用户进行实验,实验结果表明：在误
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