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知识路径： > 入侵检测技术原理与应用 > 入侵检测技术 > 基于异常的入侵检测技术 > 基于异常的入侵检测技术 >
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相关知识点：4个
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基于统计的异常检测方法就是利用数学统计理论技术，通过构建用户或系统正常行为的特征轮廓。其中统计性特征轮廓通常由主体特征变量的频度、均值、方差、被监控行为的属性变量的统计概率分布以及偏差等统计量来描述。典型的系统主体特征有：系统的登录与注销时间，资源被占用的时间以及处理机、内存和外设的使用情况等。至于统计的抽样周期可以从短到几分钟到长达几个月甚至更长。基于统计性特征轮廓的异常性检测器，对收集到的数据进行统计处理，并与描述主体正常行为的统计性特征轮廓进行比较，然后根据二者的偏差是否超过指定的门限来进一步判断、处理。许多入侵检测系统或系统原型都采用了这种统计模型。
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