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。     

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。     

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。     

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。     

数据挖掘与端口扫描技术在入侵检测中的应用

介绍了一种用数据挖掘技术构造的入侵检测系统，研究了端口扫描技术在入侵检测系统中的应用，在此基础上，提出了一种结合数据挖掘及端口扫描技术的入侵检测系统原型。     

基于数据挖掘的入侵检测系统研究

入侵检测系统是网络安全体系的重要组成部分.本文在简述入侵检测系统基本概念的基础上,分析了引入数据挖掘技术的必要性,详细地论述了数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用.最后探讨了一个基于数据挖掘、Agent技术的入侵检测系统框架.     

基于数据挖掘的入侵检测技术

入侵检测技术是一种重要的网络信息安全主动防御技术。将数据挖掘技术应用于入侵检测中,有利于提高入侵检测的准确率,成为入侵检测领域的研究热点。对基于数据挖掘的入侵检测技术进行阐述、分析和比较,并对数据挖掘领域中的新技术（GEP）应用于入侵检测系统进行了展望。     

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。     

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。     

基于数据挖掘的入侵检测技术研究

当今社会信息安全问题引起了人们的广泛关注。本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。本文给出了数据挖掘技术的定义、入侵检测模型数据挖掘过程、基于数据挖掘的入侵检测框架．最后指出了需要继续研究的几个热点问题。     

基于数据挖掘的入侵检测技术研究

当今社会信息安全问题引起了人们的广泛关注。本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。本文给出了数据挖掘技术的定义、入侵检测模型数据挖掘过程、基于数据挖掘的入侵检测框架,最后指出了需要继续研究的几个热点问题。     

基于数据挖掘的入侵检测系统的研究

通过对入侵检测技术和数据挖掘技术的研究,提出了一种基于数据挖掘的入侵检测系统,该系统具有可扩展性、自适应性、准确性等特点。对数据预处理模块,数据挖掘模块,入侵检测模块进行了设计。     

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。     

基于数据融合和数据挖掘的DIDS设计

本文介绍了分布式入侵检测系统的重要性和现有分布式入侵检测系统的局限性,提出了一种基于数据融合和数据挖掘的分布式入侵检测系统模型(DIDSFM),叙述了数据融合和数据挖掘应用于分布式入侵系统的意义,并详细说明了系统的体系结构和工作原理。     

数据挖掘技术在入侵检测中的应用研究

在对入侵检测系统进行分析研究的基础上,提出了引入数据挖掘技术的必要性,并重点研究了数据挖掘技术在入侵检测的误用检测和异常检测中的具体应用.     

基于数据挖掘的入侵检测系统研究

将数据挖掘技术应用于网络入侵检测,构建了基于数据挖掘的网络入侵检测系统模型。此模型在入侵检测系统的基础上,利用数据挖掘技术增加了关联分析器。此系统不仅能够有效地检测到新的入侵行为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。