基于数据挖掘技术的混合入侵检测模型研究

数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用已经成为网络安全领域的研究热点。本文介绍了数据挖掘技术在入侵检测技术领域中的相关应用，提出了目前入侵检测系统中的常用的两种检测技术并对其进行分析，指出了入侵检测系统中存在的问题，在此基础上构建了一种基于数据挖掘技术的混合入侵检测模型。     

数据挖掘在入侵检测中的应用

入侵检测是用于检测任何损害或企图损害系统的保密性、完整性或可用性行为的一种网络安全技术。指出当前入侵检测系统存在的问题，并针对现有入侵检测系统漏报、误报率高的问题，提出将数据挖掘技术应用于入侵检测系统。文中论述了常用的数据挖掘算法，提出一个基于数据挖掘技术入侵检测系统模型、描述了模型体系结构及主要功能。实验表明，该模型能提取特征，生成新规则，找到入侵数据，提高入侵检测系统的有效性。     

基于数据挖掘技术的网络入侵检测系统设计

随着互联网的迅速发展，许多新的技术被引入到信息安全领域。在基于数据挖掘的入侵检测系统中，系统构造是一个关键环节。本文介绍了基于数据挖掘的入侵检测系统的设计方案，把数据挖掘技术引入了入侵检测系统中。     

入侵检测中数据挖掘技术的应用

本文阐述了入侵检测,分析了入侵检测引入数据挖掘的优势,详细介绍了入侵检测中的数据挖掘研究方法,之后提出了一种自适应的入侵检测系统,该系统采用数据挖掘中关联／序列规则和分类算法,能使入侵检测更加自动化,提高检测效率和准确度,最后对入侵检测中数据挖掘技术进行了展望。     

基于数据挖掘的入侵检测系统模型

文中介绍了入侵检测系统的重要性、传统人侵检测技术的类型和局限性以及入侵检测系统中常用的数据挖掘技术,指出数据挖掘技术应用在人侵检测系统中的可行性和必要性。针对现有入侵检测系统存在的误报率和漏报率较高的问题,对数据挖掘技术应用于入侵检测系统进行了研究,提出一个基于数据挖掘技术的结合异常检测和误用检测的复合入侵检测系统模型,并对模型中的数据挖掘算法进行了探讨。实验表明,该模型能生成新规则,对新攻击具备一定的鉴别能力,能有效降低入侵检测系统的误报率和漏报率。     

数据挖掘在入侵检测系统中的应用研究

数据挖掘技术在网络安全领域的应用已成为一个研究热点。入侵检测系统是网络安全的重要防护工具,近年来得到广泛的研究与应用,分析了现有入侵检测系统主要检测方法存在的问题,构建了应用数据挖掘技术的入侵检测系统模型以改善入侵检测的精确性和速度。对各种数据挖掘方法对入侵检测系统产生的作用做了描述。     

基于数据挖掘的入侵检测系统研究

针对传统入侵检测方法的缺陷：结合异常检测和误用检测方法,提出了一种改进型的基于数据挖掘的入侵检测系统。论述了数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用。对常用于入侵检测系统中的数据挖掘技术如关联规则,序列分析,分类分析等进行了分析。     

数据挖掘在网络入侵检测系统中的应用

为了提高入侵检测系统的效率,将数据挖掘技术应用于网络入侵检测。介绍了入侵检测系统的基本概念,阐述了数据挖掘在入侵检测系统研究中常用的技术,提出了基于数据挖掘的入侵检测系统和一种改进的基于k-means算法。     

基于数据挖掘技术的入侵检测系统研究

基于数据挖掘技术的入侵检测系统能够无监督地实现网络行为模型的生成,解决了传统入侵检测系统在此方面的不足.对基于数据挖掘技术的入侵检测系统进行概括与分析,并提出一种基于数据挖掘的入侵检测系统通用框架.     

一种基于双库协同机制的入侵检测系统

基于数据挖掘的入侵检测是当前入侵检测技术的重要研究方向,但大多数基于数据挖掘的入侵检测系统都采用传统的数据挖掘算法,性能不够令人满意。论文结合知识发现的双库协同机制,对该机制在入侵检测系统中的应用作了深入的探讨,提出了一种高效的入侵检测系统的模型。     

基于数据挖掘的入侵检测系统研究

将数据挖掘技术应用于网络入侵检测,构建了基于数据挖掘的网络入侵检测系统模型。此模型在入侵检测系统的基础上,利用数据挖掘技术增加了关联分析器。此系统不仅能够有效地检测到新的入侵行为同时解决了一般网络入侵检测系统对新的入侵行为无能为力的问题。     

基于数据挖掘的入侵检测系统的研究

通过对入侵检测技术和数据挖掘技术的研究,提出了一种基于数据挖掘的入侵检测系统,该系统具有可扩展性、自适应性、准确性等特点。对数据预处理模块,数据挖掘模块,入侵检测模块进行了设计。     

基于数据挖掘的入侵检测系统

论述了入侵检测系统的基本概念，针对目前入侵检测系统中存在的问题，提出了一个基于数据挖掘技术的自适应入侵检测系统模型。介绍了该系统模型的基本思想，阐述其结构及主要功能，着重分析了该系统的数据挖掘过程，利用数据挖掘技术自动地从大量数据中提取重要的特征和新的模式，生成有意义的规则并建立检测模型。     

基于数据挖掘的网络入侵检测系统

入侵检测是近些年提出了一种保护网络安全的一种技术,而数据挖掘的加入使得其检测网络安全的功能更加强大。本文主要对网络入侵检测技术、基于数据挖掘的网络入侵检测系统、Apriori算法、基于数据挖掘的网络入侵检测系统的优点进行了分析。     

基于数据挖掘的入侵检测技术精确度研究

入侵检测系统一直以来都是多层安全体系架构不可或缺的一部分，与传统的防御解决方案相比，基于数据挖掘的入侵检测有着较高的精确度，并能有效的识别未知的入侵模式，然而伪肯定率的存在也一直是阻止基于数据挖掘的入侵检测系统研究深入的最大阻碍。分析影响入侵检测精确度的因素，提出了一种基于数据挖掘的有效提高精确度，降低伪肯定率的入侵检测方法。     

基于数据挖掘技术的混合入侵检测模型研究

数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用已经成为网络安全领域的研究热点。本文介绍了数据挖掘技术在入侵检测技术领域中的相关应用,提出了目前入侵检测系统中的常用的两种检测技术并对其进行分析,指出了入侵检测系统中存在的问题,在此基础上构建了一种基于数据挖掘技术的混合入侵检测模型。     

粗糙集和决策树方法在IDS中的应用研究

入侵检测系统（IDS）是数据挖掘的一个热门应用领域。为了解决当前建立的入侵检测系统缺少有效性的问题，文中首先介绍入侵检测系统产生的背景和入侵检测系统的特点，分析决策树归纳学习的过程，从数据挖掘的角度，首先使用粗糙集进行属性约简，运用决策树学习方法对入侵检测数据进行归纳学习。从结果看出粗糙集和决策树学习方法在建立入侵检测系统上的有效性和实用性。     

数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用

入侵检测系统是近年来出现的网络安全技术。该文首先介绍了入侵检测系统的相关技术和评测指标,然后着重介绍了将数据挖掘技术应用于入侵检测系统,在此基础上设计了一个入侵检测系统结构框图,并提出了一种基于数据挖掘技术的入侵检测系统自适应产生模型,从而说明将数据挖掘技术应用于入侵检测是有效的。     

基于数据挖掘的入侵检测系统研究

入侵检测系统是网络安全体系的重要组成部分.本文在简述入侵检测系统基本概念的基础上,分析了引入数据挖掘技术的必要性,详细地论述了数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用.最后探讨了一个基于数据挖掘、Agent技术的入侵检测系统框架.     

基于数据挖掘的入侵检测技术

传统的入侵检测系统在网络上存在自适应差、缺乏扩展性、数据过载等问题,而基于数据挖掘的入侵检测技术通过数据挖掘的方法,自动地从训练数据中提取出入侵检测的知识和模式,很好地解决了传统入侵检测系统中存在的问题.本文提出了一种基于数据挖掘的入侵检测系统模型,分析了几种入侵检测技术的数据挖掘方法.