为了能在攻击目标受损之前检测到攻击事件，提出了一种面向网络行为因果关联的攻击检测方法．基于SNMPMIB数据，根据攻击目标的异常行为，利用GCT从检测变量中挖掘出与异常变量存在整体行为关联的基本攻击变量，然后针对异常行为特征，再次利用GCT从基本攻击变量中挖掘出与异常变量存在局部行为关联的攻击变量，最后根据攻击变量和异常变量之间的因果关系，构建面向攻击方检测的攻击关联规则．在Trin00 UDP Flood检测实验中，所提方法在挖掘出攻击变量udp Out Datagrams上取得了满意的检测效果．
为了提高自然语言网络答疑系统(Natural Language Web Answer System,简称NLWAS)中问答对的匹配速度和精度,提出了基于倒排词的倒排索引设计方案,详细阐述了索引体系结构、数据结构、匹配策略、动态维护,并对时间复杂度进行了分析。实际应用结果表明,使用倒排索引后系统性能优化效果明显增强。
为了提高自然语言网络答疑系统(Natural Language Web Answer System,简称NLWAS)中问答对的匹配速度和精度,提出了基于倒排词的倒排索引设计方案,详细阐述了索引体系结构,数据结构,匹配策略,动态维护,并对时间复杂度进行了分析。实际应用结果表明,使用倒排索引后系统性能优化效果明显增强。
为了能在攻击目标受损之前检测到攻击事件,提出了面向网络行为因果关联的攻击检测方法.该方法基于SNMP管理信息库数据,根据攻击目标的异常行为,首先利用Granger因果关联检验(GCT)从检测变量中挖掘出与异常变量存在整体行为关联的基本攻击变量,然后针对异常行为特征再次利用GCT从基本攻击变量中挖掘出与异常变量存在局部行为关联的攻击变量,最后根据攻击变量和异常变量之间的因果关系,构建面向攻击方检测的攻击关联规则.在Trin00 UDP Flood检测实验中,所提方法成功挖掘出攻击变量udp Out Datagram,取得了满意的检测效果.实验结果表明,该方法能够在攻击方检测到攻击事件,为及时阻止攻击过程向攻击目标进一步扩散提供预警.
