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為提高檢測(cè)精度，同時(shí)保持算法復(fù)雜度在可接受范圍內(nèi)，提出基于特征模式的馬爾可夫鏈異常檢測(cè)模型。提取所有支持度大于閾值的系統(tǒng)調(diào)用短序列為特征模式，在此基礎(chǔ)上建立改進(jìn)的馬爾可夫模型CPMC。在檢測(cè)時(shí)，用程序軌跡匹配特征模式，計(jì)算其在CPMC模型下的概率，概率小則代表異常。實(shí)驗(yàn)表明，該方法的檢測(cè)精度高于目前常見(jiàn)的幾種單一方法，與DBCPIDS方法的精度近似相等，但其計(jì)算復(fù)雜度更低。
關(guān)鍵詞：特征模式；系統(tǒng)調(diào)用；馬爾可夫模型
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