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检索条件"主题词=Host-based Anomanly Detection Systems"

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排序：

An Improved Hidden Markov Model for Anomaly detection Using Frequent Common Patterns

An Improved Hidden Markov Model for Anomaly Detection Using ...

引用

IEEE International Conference on Communications (ICC)

作者： Sultana, Afroza Hamou-Lhadj, Abdelwahab Couture, Mario Concordia Univ Dept Elect & Comp Engn Software Behav Anal Res Lab Montreal PQ Canada

ISBN: (纸本)9781457720536

host-based intrusion detection techniques are needed to ensure the safety and security of software systems, especially, if these systems handle sensitive data. Most host-based intrusion detection systems involve building some sort of reference models offline, usually from execution traces (in the absence of the source code), to characterize the system healthy behavior. The models can later be used as a baseline for online detection of abnormal behavior. Perhaps the most popular techniques are the ones based on the use of Hidden Markov Models (HMM). These techniques, however, require long training time of the models, which makes them computationally infeasible, the main reason being the large size of typical traces. In this paper, we propose an improved HMM using the concept of frequent common patterns. In other words, we build models based on extracting the largest n-grams (patterns) in the traces instead of taking each trace event on its own. We show through a case study that our approach can reduce the training time by 31.96%-48.44% compared to the original HMM algorithms while keeping almost the same accuracy rate.

关键词： host-based anomanly detection systems HMM N-gram extraction algorithm Behavioral modeling

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An Improved Hidden Markov Model for Anomaly detection Using Frequent Common Patterns

An Improved Hidden Markov Model for Anomaly Detection Using ...

引用

IEEE International Conference on Communications

作者： Afroza Sultana Abdelwahab Hamou-Lhadj Mario Couture Software Behavioural Analysis Research Lab Department of Electrical and Computer Engineering Concordia University Software Analysis and Robustness Group Defense Research and Development Canada

ISBN: (纸本)9781457720529

关键词： host-based anomanly detection systems HMM N-gram extraction algorithm Behavioral modeling

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