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。     

基于数据挖掘的自适应入侵检测研究

基于当前入侵检测系统的缺陷,提出了开发自适应入侵检测系统必须考虑的两个问题:正常行为简档更新时间的选择和更新机制的选择。对于第一个问题,通过计算增量审计数据与正常行为模式之间相似度,决定是否更新以及何时更新简档;对于第二个问题,采用滑动窗口,只使用当前窗口内的增量审计数据更新正常行为简档,过滤掉过时的数据,保证简档能够反映最新的系统行为变化。     

基于数据挖掘的自适应网络入侵检测系统研究

文章提出采用数据挖掘技术,将误用检测和异常检测相结合,构建一个自适应网络入侵检测系统。通过对其关键技术进行研究,阐述实验设计思想。实验证明,该系统能及时更新规则,提高各种入侵检测率,具有一定的自适应能力。     

基于数据挖掘与CIDF的自适应入侵检测系统

传统的由安全专家手工构造入侵检测规则的方法在新攻击频繁出现的今天越来越暴露出其工作量大、响应慢的局限性。为克服上述局限,该文提出一种自适应的入侵检测系统框架。该系统基于公共入侵检测框架(CIDF)构建,当出现新攻击时,利用数据挖掘对海量数据进行挖掘,得出入侵模型后由系统自动转换为检测规则以实现规则库的自动更新。另外,在一定授权情况下,其他入侵检测系统可以向该系统请求分发入侵模型以得到及时更新。     

基于数据挖掘的入侵检测

本文介绍了入侵检测的一些基本概念,以及如何将数据挖掘应用于入侵检测;着重于阐述针对网络和针对主机的安全审计数据进行数据挖掘,以发现异常。     

基于数据挖掘的入侵检测方法研究

文章提出了一种基于数据挖掘技术进行入侵检测的方法,它能有效地检测新型攻击以及已知攻击的变种,它研究了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、入侵检测技术以及数据预处理技术等.     

基于数据挖掘技术的入侵检测系统框架

入侵检测系统是近年来出现的一种网络安全技术,在网络安全领域中发挥着越来越大的作用。但入侵检测系统自身的误报漏报及海量信息的涌现,使得人们必须谋求突破,使入侵检测系统实现更高的可用性和稳定性。本文提出了一个基于数据挖掘技术的入侵检测系统框架。     

基于数据挖掘的入侵检测行为数据辨析

行为数据辨析的目的是提取大量行为数据以识别趋势及特定活动。行为数据辨析强调入侵检测的判定支持能力的过程。基于数据挖掘关联行为分析方法的入侵检测系统，能够提升安全策略并降低入侵检测系统中的误报率。     

基于数据挖掘的入侵检测行为数据辨析

行为数据辨析的目的是提取大量行为数据以识别趋势及特定活动。行为数据辨析强调入侵检测的判定支持能力的过程。基于数据挖掘关联行为分析方法的入侵检测系统,能够提升安全策略并降低入侵检测系统中的误报率。     

自适应入侵检测专家系统模型

大多数入侵检测系统不能适应网络环境的变化,即不具备自适应性。针对此情况,提出了自适应策略,该策略由状态空间和策略空间构成,状态空间用来描述网络环境,策略空间用来描述采用的策略。对于状态空间中的某一具体的环境状态,在策略空间存在唯一的策略与之对应。在构建自适应策略的基础上,将基于规则的推理和基于事例的推理相结合,设计了自适应入侵检测专家系统模型(AIDESM)。AIDESM既有专家知识库,又有入侵事例库,利用自适应策略和评价学习机制,能够实现自适应入侵检测。实验结果表明,该自适应策略是比较有效的。     

基于数据挖掘的入侵检测研究

入侵检测技术在网络安全领域是应用的越来越广泛的技术,入侵检测技术有多种方法,该文是就数据挖掘在入侵检测方面的应用作了说明。     

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设计

现有的入侵检测系统大多都是采用手工编码构造的,检测模型的构造过程很大程度上依赖于系统构造者的知识和经验,这样构造出的模型往往存在很大的缺陷。针对传统入侵检测系统构造过程中存在的种种问题,将数据挖掘技术引入入侵检测系统,实现检测模型构造的自动化。介绍了一个运用数据挖掘技术构造入侵检测系统的框架,并考虑到实时检测过程中对检测模型效率的要求,提出了一个提高检测模型检测效率的层叠检测模块方法。应用数据挖掘算法得出的检测模型在检测效率、准确性、可扩展性和自适应性等方面都得到了很大的改进。     

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。     

基于数据挖掘和协议分析的可扩充IDS架构

由于TCP/IP协议的开放性,目前的网络极易受到攻击。文中详细介绍了入侵检测系统的主要思想和技术分类,通过比较不同类型入侵检测系统的优缺点,分析了应用于入侵监测系统的数据挖掘和协议分析技术,并在此基础上提出了一种新的基于安全管理的混合式可扩充入侵检测架构。该构架分层、简单、灵活,具有良好的扩充性。理论分析表明,该架构不仅能提高入侵检测的准确率,而且能提升系统效率,有很好的应用前景。     

基于数据挖掘的入侵检测技术研究

本文介绍了数据挖掘技术在入侵检测领域的应用,介绍了数据挖掘的常用算法,并在此基础上给出了一个基于数据挖掘的入侵检测模型。     

基于数据挖掘的入侵检测技术研究

本文介绍了数据挖掘技术在入侵检测领域的应用,介绍了数据挖掘的常用算法,并在此基础上给出了一个基于数据挖掘的入侵检测模型.     

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。