数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用

近年来，入侵检测技术已逐渐成为网络信息安全的研究热点。数据挖掘是从大量数据中发掘出新的、有用的知识的过程。介绍了通用的数据挖掘技术，以及其在入侵检测中的应用。并给出了基于数据挖掘的入侵检测模型。     

数据挖掘技术在入侵检测领域的应用

随着信息技术的迅速发展,网络安全已成为计算机领域的重要研究课题之一。入侵检测技术是一种主动保护网络安全的技术,它是继防火墙、数据加密等传统的网络安全保护措施后的又一种安全保障技术,而数据挖掘技术在未知知识获取方面具有独特的优势。通过对入侵检测和数据挖掘技术的研究,分析了数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用,并针对入侵检测领域特点,对经典关联、聚类算法进行了改进和优化。     

基于数据挖掘的分布式入侵检测系统

简单介绍传统入侵检测系统,进而提出基于数据挖掘的分布式入侵检测系统模型,讨论了为了实现该模型所需要的数据挖掘技术.这些技术的应用,可以有效检测大规模协同攻击,提高分布式入侵检测系统的自适应性和可扩展性.     

基于数据挖掘和蜜罐的新型入侵检测系统研究

文中对基于数据挖掘和蜜罐技术的新型入侵检测系统进行了研究。简单介绍了入侵检测系统和蜜罐技术的概念及优缺点,及入侵检测系统和蜜罐系统的互补性。进而提出将其两者相结合的方案,分析其模型,并将数据挖掘技术融入其中,构成新型的入侵检测系统。该系统提高了蜜罐系统对资源的保护及对攻击数据的分析能力,有效的增强了入侵检测系统的防护能力。     

基于数据挖掘的入侵检测系统研究

通过对入侵检测和数据挖掘技术的研究,分析了数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用。针对入侵检测领域特点,对经典关联、聚类算法进行了改进和优化。对k-means算法的改进解决了聚类算法固有的无法预知最佳聚类个数和分类过细的问题。     

入侵检测中常用数据挖掘算法的分析与研究

数据挖掘算法是一个定义完备的过程,它以数据作为输入并产生模型或模式形式的输出。本文介绍了2种入侵检测中常用的数据挖掘算法,并说明了在入侵检测中应用数据挖掘技术的优点。     

基于数据挖掘的入侵检测应用研究

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。在系统的实现方面提出应用新的加权关联规则分析来改进数据挖掘模块的算法并应用与入侵检测系统之中。与传统关联规则入侵系统相比提高了挖掘入侵模式的精度和完整性,降低了误报率的发生。     

基于数据挖掘的入侵检测技术

入侵检测技术是一种主动保护网络免受黑客攻击的安全技术，他是继防火墙、数据加密等传统安全保护措施后的新一代的网络安全保障技术。当前的入侵检测系统在网络的变化或升级上缺乏扩展性，对新的攻击模式缺乏自适应性。基于数据挖掘的入侵检测系统具有一定的自学习性和自完善性，可以检测已知或未知的入侵行为。本文分析了将数据挖掘技术运用到入侵检测系统的研究方法、体系结构及存在的问题。     

基于多传感器数据融合入侵检测模型

随着计算机和互联网应用技术的快速发展,网络的入侵检测技术越来越重要。本文是针对现有的网络入侵检测系统存在的问题,结合现有数据融合和数据挖掘算法技术的不断提高,给出了一种基于多传感器数据融合和数据挖掘的网络入侵检测模型。应用该模型能使阻拦入侵元素有依据可寻,同时能很好地减少网络入侵的危害程度,从而提高自身系统的免疫性。其功能在文中详细介绍。     

基于数据挖掘技术的入侵检测系统

设计一个基于数据挖掘技术的入侵检测系统模型。该模型针对现有入侵检测系统在处理大量数据时,挖掘速度慢．自适应能力差的缺点,引入数据挖掘技术使其能从大量数据中发现入侵特征和模式。介绍其核心模块工作流程。实验结果表明该模型不仅能有效提高系统的检测速度,降低误报率,同时还能有效检测新的入侵行为。