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。     

改进关联规则数据挖掘在网络入侵检测中的应用

随着网络技术的广泛应用,网络系统的安全变得至关重要。入侵检测是保护网络系统安全的关键技术和重要手段,但现行的入侵检测达不到实际应用的需求。关联规则挖掘可以从海量数据中发现正常和异常的行为模式,有效地检测入侵。因此,研究关联规则的数据挖掘对于提高入侵检测的准确性和时效性具有非常重要的意义。     

数据挖掘在入侵检测系统中的应用

为了使入侵检测系统智能化,把数据挖掘应用在入侵检测中进行了研究。首先对以往入侵检测系统的研究进行了概述,并且介绍了数据挖掘运用于入侵检测系统的优势,提出了一种基于数据挖掘的网络数据库入侵检测系统,并对这种入侵检测系统的组成及系统的设计进行了描述。并在该系统中运用改进的Apriori算法找出频繁项目集和产生关联规则。并且将该系统进行了实验测试,另外在最后对实验结果进行了分析和总结。总之,该系统是对一种入侵检测系统的探索和研究,在以后的工作中,还要对它进行不断的改进和发展。     

数据挖掘在网络入侵检测中的应用研究

本文提出一种基于数据挖掘的入侵检测模型,其主要思想是利用数据挖掘的方法,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,并用来检测入侵行为.对Apriori算法中求频繁集时扫描数据库I/O负载惊人的问题提出了一种改进办法.为验证该算法的可行性,文章最后实现了该入侵检测模型的知识库中正常连接规则的挖掘.实验表明该模型能提取特征生成新规则,并证明了方法的可行性和有效性.     

数据挖掘在入侵检测系统中的应用

入侵检测技术已经成为网络安全领域的研究热点。数据挖掘是从大量数据中发掘出新的、有用模式的过程。把它用于入侵检测，可发掘警报日志信息和审计数据特有的模式，实时分析，寻找黑客入侵的规律，提高入侵检测系统的警报精确度，降低系统管理员的工作强度。并给出了基于数据挖掘的入侵检测系统模型。     

数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用探析

该文介绍了入侵检测的重要性以及传统入侵检测的类型和局限性,指出利用数据挖掘技术可以克服这些局限性。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和安全性。     

数据挖掘算法在入侵检测中的应用

该文对入侵检测的现状进行了分析,在此基础上研究了数据挖掘算法在异常检测和误用检测中的具体应用。对于异常检测,主要研究了分类算法;对于误用检测,主要研究了模式比较和聚类算法,在模式比较中又以关联规则和序列规则为重点研究对象。最后对目前数据挖掘算法在入侵检测中应用所面临的难点进行了分析,并指明了今后的研究方向。     

基于数据挖掘的Apriori算法在入侵检测中的应用

在数据挖掘技术的基础之上,本文根据改进的Apriori算法研究出了其在入侵检测中的应用价值,为入侵检测提供了切实可靠的方法。     

Apriori算法在基于网络入侵检测系统中的应用

入侵检测是网络安全体系结构中的一个重要组成部分,在这方面的研究国内外已经开始了几十年,但随着各种各样新的攻击手段的出现,对入侵检测方法和算法的要求也越来越高。本文通过对入侵检测系统和数据挖掘的分析,将关联规则算法中经典的Apriori算法应用于基于网络的入侵检测系统,用Apriori算法生成规则库,来识别各种攻击,提高了检测系统的整个性能。     

基于数据挖掘的网络入侵检测系统模型

本文论述了数据挖掘技术用于入侵检测的优势，针对知识库更新的智能化处理，在分析关联规则算法的基础上，提出了一个基于数据挖掘的入侵检测模型。该模型可以有效地检测新的攻击类型，实现知识库的自动更新，从而提高了入侵检测的高效性。     

基于数据挖掘技术的自适应入侵检测系统模型

为了提高数据库系统的安全,将改进的数据预处理算法和改进的Apriori算法应用于数据库入侵检测系统,提出一个基于数据挖掘技术的自适应的数据库入侵检测系统模型.模型中,针对滥用检测规则生成的局限性,提出将改进算法的中间结果运用到滥用检测规则的生成中,不断完善滥用检测规则库,结合滥用检测和异常检测的特点,先进行滥用检测,再进行异常检测,降低漏检率和误警率.检测结果表明,不断更新规则库,能够提高系统的自适应性.     

改进数据挖掘算法在入侵检测系统中的应用

针对已有检测机制存在的对于未知攻击行为无能为力、漏报率较高、检测效率低以及缺少规则库自动扩充机制等问题,结合数据挖掘技术的相关知识,设计了基于数据挖掘的改进网络入侵检测系统模型。模型中选取聚类分析K-means算法和关联规则挖掘Apriori算法,并对其进行改进。用改进的K-means算法实现正常行为类及数据分离模块,用改进Apriori算法实现规则库的自动扩充功能,并通过实验验证了两个算法的功能。     

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。     

基于图的数据挖掘在入侵检测系统中的应用

网络入侵检测系统(IDS)是保障网络安全的有效手段，但目前的入侵检测系统仍不能有效识别新型攻击，根据国内外最新的图数据挖掘理论，设计一个特征子图挖掘算法，并将其应用到入侵检测系统中，该算法挖掘出正常的特征子结构，与之偏离的子结构为异常结构。实验结果表明，该系统在识别新型攻击上具有较高检测率。     

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.     

基于数据挖掘的入侵检测系统设计

提出了一种建立入侵检测系统的方法,该方法基于数据挖掘技术,建成后的系统具有可扩展性、自适应性和准确性特点。对系统的关键技术进行了详细的阐述,包括数据预处理技术、数据挖掘算法、规则库建立和维护技术、入侵检测技术等。     

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。     

一种基于序列挖掘的网络入侵检测新方法

网络入侵检测是信息安全重要的研究问题。近年来,这方面的研究取得了很多很好的成果,但大部分方法面临检测率不高的特点。基于异常的入侵检测通常是人为选择网络连接属性,这些属性在正常和异常时具有比较明显的区别,以此来判断未知的网络连接正常与否。该方法具有一定的随机性,从而影响检测率。首先提出一种基于正常网络连接序列内在规则的属性选择算法,实现属性选择的自动化,并同时将多维序列压缩到一维序列;其次使用序列挖掘的方法训练网络连接得到正常规则库,然后利用正常网络连接规则库判断新的网络连接是否正常;最后,在KDD99数据集上进行试验,结果显示,算法检测率较高。     

基于数据挖掘的入侵检测系统智能结构模型

为了提高对拒绝服务攻击、内存溢出攻击、端口扫描攻击和网络非法入侵等发现的有效性以及对海量的安全审计数据能进行智能化处理,采用数据挖掘的方法从大量的信息中提取有威胁的、隐蔽的入侵行为及其模式.将数据挖掘的聚类分析方法与入侵检测系统相结合,提出了一种入侵检测系统的智能结构模型.实验表明,它能够有效地从海量的网络数据中进行聚类划分,找到相关的入侵数据,从而提高对各种攻击类型网络入侵检测的效率.     

数据挖掘在入侵检测系统中的应用研究

数据挖掘技术在网络安全领域的应用已成为一个研究热点。入侵检测系统是网络安全的重要防护工具,近年来得到广泛的研究与应用,分析了现有入侵检测系统主要检测方法存在的问题,构建了应用数据挖掘技术的入侵检测系统模型以改善入侵检测的精确性和速度。对各种数据挖掘方法对入侵检测系统产生的作用做了描述。