基于隱馬爾科夫模型的用戶行為異常檢測方法
所屬分類：技術論文
上傳者：aet
文檔大?。?span>391 K
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文檔介紹：提出了一種基于HMM的用戶行為異常檢測的新方法，用shell 命令序列作為審計數據，但在數據預處理、用戶行為輪廓的表示方面與現有方法不同。仿真實驗結果表明，本方法的檢測效率和實時性相對較高，在檢測準確率方面也有較大優勢。
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