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。     

基于数据挖掘技术的入侵检测系统设计与实现

提出了一种基于数据挖掘技术建立入侵检测系统的方法，讨论了该系统实现中的关键技术及其解决方法，包括：数据挖掘算法技术、特征选择技术、入侵检测模型构造技术及数据预处理技术等，从一个针对网络的TCPDump数据进行的基础数据挖掘的入侵检测实验中评估了用这种方法的有效性并总结了今后的研究方向。     

一种基于数据挖掘技术的入侵检测模型研究

入侵检测系统是一种检测网络入侵行为并能够主动保护自己免受攻击的一种网络安全技术,是网络防火墙的合理补充。文中分析了入侵检测系统的通用模型,介绍了入侵检测系统的分类,给出了传统的网络检测技术,在此基础上,详细讨论了数据挖掘技术及其在入侵检测系统中的应用,提出了一个基于数据挖掘技术的入侵检测模型,该模型采用了数据挖掘中的分类算法和关联规则。经过实际测试,该模型能够使网络入侵检测更加自动化,提高检测效率和准确度。     

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。     

一种基于数据挖掘技术的入侵检测模型研究

入侵检测系统是一种检测网络入侵行为并能够主动保护自己免受攻击的一种网络安全技术,是网络防火墙的合理补充.文中分析了入侵检测系统的通用模型,介绍了入侵检测系统的分类,给出了传统的网络检测技术,在此基础上,详细讨论了数据挖掘技术及其在入侵检测系统中的应用,提出了一个基于数据挖掘技术的入侵检测模型,该模型采用了数据挖掘中的分类算法和关联规则.经过实际测试,该模型能够使网络入侵检测更加自动化,提高检测效率和准确度.     

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。     

基于数据挖掘的入侵特征建模

通过分析数据挖掘技术在入侵特征搜寻中的作用，提出了一个应用在基于网络和主机的混合模式入侵检测系统中的特征挖掘模型。该模型的特点是完全运用数据挖掘技术来建模，不仅对各种已知和未知入侵行为具有很好的辨别度，而且非常适合于现在流行的混合模式的入侵检测系统。     

基于数据挖掘的网络入侵检测系统设计与实现

设计了一个基于数据挖掘技术的网络入侵检测系统模型。该模型在Snort入侵检测系统的基础上,利用数据挖掘技术增加了聚类分析模块、异常检测引擎和关联分析器。该系统不仅能够有效地检测到新的入侵行为,而且能提升检测的速度,在达到实时性要求的同时,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。     

基于聚类的分类分析自适应入侵检测模型

基于数据挖掘的入侵检测系统由于引入了数据挖掘技术,很好的解决了传统入侵检测系统中自适应性和扩展性的问题。在数据挖掘中,聚类分析和分类分析是重要的技术,该文将这两种技术引入入侵检测模型,提出了一种基于聚类的分类分析自适应入侵检测模型。     

基于数据挖掘的入侵检测系统研究与设计

本文论述了入侵检测系统的基本概念,结合异常检测和滥用检测,提出了一种用数据挖掘技术构造自适应入侵检测系统的模型。介绍了该系统模型的基本思想,阐述其结构,并介绍了贝叶斯分类算法。实验表明,该系统对已知攻击模式具有很高的检测率,对未知攻击模式也具有一定的检测能力。     

数据挖掘在入侵检测系统中的应用研究

指出了目前入侵检测系统中存在的问题，并由此提出一个基于数据挖掘技术的自适应入侵检测系统模型。文中详细阐述了其体系结构及主要功能，并通过具体的例子说明将数据挖掘技术应用于入侵检测是有效的。     

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。     

采用数据挖掘和代理技术的入侵检测系统研究

入侵检测系统是一种检测网络入侵行为并能够主动保护自己免受攻击的一种网络安全技术,是网络防火墙的合理补充.介绍了应用几种数据挖掘方法进行入侵检测的过程,并在此基础上提出了一个采用数据挖掘技术的基于代理的网络入侵检测系统模型.该模型由一定数量的代理组成,训练和检测过程完全不同与其它系统.由于代理的自学习能力,该系统具有自适应性和可扩展性.     

数据挖掘在入侵检测系统中的应用

入侵检测是近年来出现的网络安全技术,将数据挖掘技术和入侵检测结合是网络安全领域的一个研究课题.介绍了入侵检测系统的基本概念和相关技术,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Apriori算法,并对系统结构及各部分的功能进行了分析.该算法应用于此系统来提取用户行为特征和入侵模式特征,提高了整个系统的性能.     

数据挖掘在入侵检测中的应用探析

介绍了入侵检测系统的基本概念和相关技术,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Apriori算法,并详细介绍了其中的检测分析系统。     

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。     

基于Apriori改进算法的入侵检测系统的研究

介绍了入侵检测系统的基本概念,在分析了现阶段入侵检测系统存在问题的基础上,提出了一个基于数据挖掘技术的入侵检测系统,其中主要采用了关联规则中的Apriroi算法挖掘入侵模式。该系统实现了规则库的自动更新,极大地提高了系统的整体性能。另外指出了基本Apriroi算法的不足,并提出改进算法,此算法既提高了扫描入侵数据库过程中的信息获取率,又及时剔除超集不是频繁项集的项集,进一步缩减项集的潜在规模,提高了频繁项集即入侵检测规则生成的效率。     

基于数据挖掘的分布式入侵检测系统

构建了一个基于数据挖掘的分布式入侵检测系统模型。采用误用检测技术与异常检测技术相结合的方法,利用数据挖掘技术如关联分析、序列分析、分类分析、聚类分析等对安全审计数据进行智能检测,分析来自网络的入侵攻击或未授权的行为,提供实时报警和自动响应,实现一个自适应、可扩展的分布式入侵检测系统。实验表明,该模型对已知的攻击模式具有很高的检测率,对未知攻击模式也具有一定的检测能力。