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入侵检测系统的检测性能很大程度上取决于规则库的更新.网络安全的日益严峻对入侵检测系统的规则提取提出了更高要求.提出了将关联规则算法运用于入侵检测系统规则库更新的设想,阐述了传统的关联规则算法,并针对其入侵检测系统中的应用进行改进.以Snort为例,详细描述了用改进的关联规则算法挖掘网络数据集,然后将结果转换为入侵检测规则的过程,并以实验说明了应用关联规则构建入侵检测系统规则库的可行性. 相似文献
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Snort是一款基于规则发现入侵行为的网络入侵检测系统,为了提高入侵检测系统中检测引擎的速度和效益,在分析Snort的规则组织结构和规则匹配过程的基础上,提出了一种规则优化的方法。该方法充分利用了协议特征和规则内容,能有效地加快检测引擎的速度,提高入侵检测的效率。 相似文献
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根据入侵检测系统的特点,将数据挖掘技术应用于入侵检测系统中,克服了一般入侵检测系统存在误警率高的不足.首先从训练数据中提取规则,然后用这些规则去检测新的入侵.将数据挖掘运用到入侵检测系统中是行之有效的,规则的更新和系统的更新较快且低廉,检测率也高. 相似文献
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蜜罐与入侵检测系统协作模型的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了蜜罐与入侵检测协作系统的设计模型。实现协作的方法是用无监督聚类对蜜罐系统中记录的数据进行分类,标记类别,再用决策树提取出入侵规则,最后把提取出的新入侵规则添加到入侵检测系统的规则库中。目的是使入侵检测系统可以检测出新入侵行为。仿真实验验证了模型的有效性。 相似文献
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入侵检测系统(IDS)继数据加密、访问控制、防火墙等安全技术之后,目前成为信息安全领域内一个活跃的研究课题。该文从IDS检测规则的规则匹配技术展开,并以网络入侵检测系统为例,介绍了几种不同类型规则匹配技术,并对开放源码的网络入侵检测系统—Snort2.6进行了详细的检测规则分析。 相似文献
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基于Apriori改进算法的入侵检测系统的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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数据挖掘在入侵检测系统中的应用 总被引:3,自引:1,他引:2
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. 相似文献