SQL数据库入侵检测系统的设计

根据入侵检测系统和数据挖掘功能,提出使用数据挖掘技术的入侵检测系统,包括事件发生器,该异常模型的建立(数据预处理,数据挖掘),异常检测,响应。该协会的规则,并建议使用Apriori算法,通过关联数据挖掘技术从系统的相关数据中提取有关行为特征和规则,这是用来建立数据库安全或者异常模式。     

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。     

基于数据挖掘技术的网络入侵检测系统

提出了一种采用数据挖掘技术的入侵检测系统。实现了用关联规则建立入侵检测模型和异常检测。本系统的建立不依赖于经验，具有较强的灵活性。     

数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用

入侵检测系统是一种检测网络入侵行为的工具,然而现在的入侵检测系统内部的知识库中的入侵模式（正常模式和异常模式）往往不能很好地反应入侵行为的特征,所以有时候经常出现漏报或误报的情况,另外,系统提了的用户行为特征有时候也不能正确地反映用户的实际行为特征,针对这一情况,详细讨论了数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用,提出了采用数据挖掘技术的入侵检测系统的结构模型。     

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。     

数据挖掘在分布式入侵检测中的研究

本文以数据挖掘技术和代理技术做为研究的基础,分析了数据挖掘技术应用于分布式入侵检测的必要性和可行性,遵循公共入侵检测框架,综合利用网络和主机两种数据源,结合异常检测与误用检技术,提出了基于数据挖掘的分布式入侵检测系统。该系统首先从训练数据中提取得到规则,然后用这些规则去检测新的入侵,通过实验证明将数据挖掘运用到入侵检测系统中是可行的,也是有效的。     

基于关联规则挖掘的入侵检测系统分析与设计

分析入侵检测方法、入侵检测系统基本框架、关联规则数据挖掘的基本概念、挖掘的基本过程以及网络攻击方法.提出一种基于关联规则挖掘的异常模式入侵检测系统的设计方案.     

一种新的基于数据挖掘技术的异常入侵检测系统研究

为了解决异常入侵检测系统中出现的噪音数据信息干扰、不完整信息挖掘和进攻模式不断变化等问题,提出了一种新的基于数据挖掘技术的异常入侵检测系统模型。该模型通过数据挖掘技术、相似度检测、滑动窗口和动态更新规则库的方法,有效地解决了数据纯净难度问题,提高了检测效率,增加了信息检测的预警率,实现了对检测系统的实时更新。     

一种基于数据挖掘的分布式入侵检测系统

将数据挖掘技术应用到分布式入侵检测系统中,提出了基于数据挖掘的分布式入侵规则生成算法,能够有效地从海量审计数据中发现规则,生成异常检测模型,最终有效地检测分布式入侵。     

数据挖掘技术在入侵检测系统中的实现

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.本文实现了基于数据挖掘的入侵检测系统,采用了分层分类与关联规则分析数据.经过系统测试,能够完成对正常与异常类的分类,用关联规则分析产生入侵检测规则,并通过规则判断对入侵行为进行报警.     

数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用

该文阐述了当前入侵检测系统存在的问题,针对现有入侵检测系统漏报、误报率高的问题,提出了将数据挖掘技术应用于入侵检测系统的思想,设计出了一个基于数据挖掘技术的入侵检测系统模型,描述了模型体系结构及主要功能。实验测试表明,该模型能提取特征,生成新规则,找到入侵数据,大大提高了入侵检测系统的准确性和可靠性,对于保护网络起到了非常重要的作用。     

基于数据挖掘的协议分析检测模型

针对现有入侵检测系统的不足,根据入侵和正常访问模式的网络数据表现形式的不同以及特定数据分组的出现规律,提出按协议分层的入侵检测模型,并在各个协议层运用不同的数据挖掘方法抽取入侵特征,以达到提高建模的准确性、检测速度和克服人工提取入侵特征的主观性的目的。其中运用的数据挖掘算法主要有关联挖掘、序列挖掘、分类算法和聚类算法。     

基于数据挖掘技术的智能化入侵检测模型

给出了一个基于数据挖掘技术智能化入侵检测模型,它由若干个对等式执行入侵检测功能的单元IDU（intrusion detection unit)组成,每个IDU参照通用入侵检测轮廓CIDF（common intrusion detection framcwork)构建,该模型采用关联规则,序列规则对数据进行挖掘,用判定树分类技术对获得的模式进行分类,实验表明,该模型具有较好的效益。     

基于数据挖掘的网络异常行为检测技术设计与实现

既有的基于数据挖掘技术的入侵检测将研究重点放在误用检测上。提出了基于数据挖掘技术的网络异常检测方案，并详细分析了核心模块的实现。首先使用静态关联规则挖掘算法和领域层面挖掘算法刻画系统的网络正常活动简档，然后通过动态关联规则挖掘算法和领域层面挖掘算法输出表征对系统攻击行为的可疑规则集，这些规则集结合从特征选择模块中提取网络行为特征作为分类器的输入，以进一步降低误报率。在由DAR-AP1998入侵检测评估数据集上的实验证明了该方法的有效性。最后，对数据挖掘技术在入侵检测领域中的既有研究工作做了，总结。     

基于SNMP进行数据挖掘的入侵检测系统研究

网络攻击日益隐蔽化和复杂化，传统入侵检测方法对此有很大局限性，该文提出将入侵检测系统和SNMP网络管理系统相结合，根据攻击的本质特征，使用数据挖掘技术从SNMP的网络统计数据中获取检测规则的方法，能有效实现对隐蔽和复杂攻击的检测。     

一种基于数据挖掘技术的入侵检测模型

针对传统入侵检测规则手工定制的弊端和可扩展性差、适应性差等缺点,设计一种基于数据挖掘技术的可行入侵检测系统模型。模型中引入数据挖掘技术使其能得到计算机系统入侵行为和正常行为,并利用异常检测和误用检测的各自优势,引入混合入侵检测引擎模块。经分析,该检测模型比传统的检测模型有着明显的优势。     

数据挖掘技术在入侵检测中的应用研究

随着Internet迅速发展,许多新的网络攻击不断涌现。传统的依赖手工和经验方式建立的基于专家系统的入侵检测系统,由于面临着新的攻击方式及系统升级方面的挑战,已经很难满足现有的应用要求。因此,有必要寻求一种能从大量网络数据中自动发现入侵模式的方法来有效发现入侵。这种方法的主要思想是利用数据挖掘方法,从经预处理的包含网络连接信息的审计数据中提取能够区分正常和入侵的规则。这些规则将来可以被用来检测入侵行为。文中将数据挖掘技术应用到入侵检测中,并对其中一些关键算法进行了讨论。最后提出了一个基于数据挖掘的入侵检测模型。实验证明该模型与传统系统相比,在自适应和可扩展方面具有一定的优势。