数据挖掘在网络入侵检测中的运用

入侵检测是网络安全技术领域的主要研究方向之一。将数据挖掘技术应用到入侵检测系统中．可以减少手工编写入侵行为模式和正常行为模式的工作量。该文从介绍网络安全技术和入侵检测技术入手,分析了基于数据挖掘的入侵监测技术的特点及其应用。     

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.     

基于模糊积分的多神经网络入侵检测模型研究

入侵检测技术是一种主动保护网络安全的技术,它是继防火墙、数据加密等传统的网络安全保护措施后的又一种安全保障技术.但现有的入侵检测系统不但误报率高,且实时性差,这是由于入侵检测需要处理大量数据,数据挖掘技术的优势在于能从大量数据中发现特征和模式.为了提高基于数据挖掘的入侵检测的准确率,将模糊积分和数据挖掘中神经网络技术应用在入侵检测中,提出一种基于模糊积分的多神经网络入侵检测模型.     

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。     

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.     

数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用

入侵检测系统是一种检测网络入侵行为的工具,然而现在的入侵检测系统内部的知识库中的入侵模式（正常模式和异常模式）往往不能很好地反应入侵行为的特征,所以有时候经常出现漏报或误报的情况,另外,系统提了的用户行为特征有时候也不能正确地反映用户的实际行为特征,针对这一情况,详细讨论了数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用,提出了采用数据挖掘技术的入侵检测系统的结构模型。     

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。     

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.     

基于数据库的入侵检测技术研究

本文介绍了入侵检测、数据挖掘、数据库安全、入侵容忍,针对目前的网络威胁,提出了数据库应用安全技术。本文的核心即数据库入侵检测系统,并在入侵不可避免时采用入侵容忍技术进行保护,利用数据挖掘的知识使系统在面临攻击和破坏的情况下,对用户历史行为模式和当前行为模式进行相似度的比较来判断当前行为模式的异常,可以继续提供重要的服务。     

基于数据挖掘的网络入侵检测系统

入侵检测是近些年提出了一种保护网络安全的一种技术,而数据挖掘的加入使得其检测网络安全的功能更加强大。本文主要对网络入侵检测技术、基于数据挖掘的网络入侵检测系统、Apriori算法、基于数据挖掘的网络入侵检测系统的优点进行了分析。     

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。     

基于协议分析的入侵检测研究综述

入侵检测技术就是对入侵行为的发觉,为了提高从大量数据中发现攻击行为的能力,协议分析被引入入侵检测领域,成为整个检测系统的有力补充。本文根据网络协议标准,将现有的基于协议分析的入侵检测技术从有线网络和无线局域网2个方面进行归纳和总结,并给出了进一步研究建议。     

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。     

基于漏洞扫描的SVM网络入侵检测研究

入侵检测技术是网络安全的重要组成部分,是网络集成解决方案中的重要模块.一般的入侵检测只能检测出一般入侵行为,不能对已入侵及新的变形入侵做出有效判断.基于支持向量机(SVM)对网络的安全漏洞扫描构建的网络入侵检测,减少了有限的时间训练样本数,能有效提高入侵检测的分类性能,以更短响应时间做出更准确的检测判断.     

网络入侵检测技术研究综述

入侵检测是保护信息安全的重要途径,对网络应用的发展具有重要意义与深远影响。本文介绍了入侵及入侵检测的概念,指出了入侵检测系统具有的功能及入侵检测的过程,并对入侵检测系统的分类与入侵检测的方法进行了简要分析,最后提出了入侵检测技术的主要发展方向,为进一步研究提供参考。     

基于危险理论的WSN入侵检测模型的研究

无线传感器网络的广泛应用对其安全性的要求日益提高,网络安全是WSN的基础技术,入侵检测是重要的网络安全技术。本文详细分析了无线传感器网络入侵检测的特点,提出了轻量级的基于危险理论的WSN入侵检测模型。阐述了模型的各个组件的实现过程,并分析了模型的特点。     

改进BM算法策略的网络入侵检测系统设计

入侵检测系统是近几年来网络安全领域的热门技术;传统的网络入侵检测对复杂数据信息和外来攻击都不能进行有效的特征识别,从而导致网络入侵检测准确率较低;因此,为确保网络的安全,结合实际应用过程,将事件防御策略思想引入到网络入侵检测设计中,首先,对网络安全框架和分布式网络检测系统进行了分析,在此基础上对网络检测系统进行改进,最后,利用改进BM算法策略对网络入侵系统进行有效地检测,以满足网络入侵检测实时性的要求;实验表明,该方法的性能优于静态分类器选择的检测方法,提高了检测精确性和安全性,为网络安全的运行提供了可靠的保证。     

智能入侵检测技术述评

入侵检测是网络安全技术研究的一个新方向,入侵检测技术是入侵检测系统(IDS)的核心。智能入侵检测技术由于其具有自学习、自适应等特点,已经成为目前的研究热点。文章首先简述了IDS的发展历史背景及其重要性,概要介绍了IDS常用的两类检测技术,详细介绍了几种常用的智能入侵检测技术,指出目前的智能检测技术存在的不足及其今后的发展趋势。     

一种基于多代理技术的分布式入侵检测系统

本文介绍了入侵检测系统在计算机以及网络安全中的意义和现有入侵检测系统的局限性,提出了一种采用多代理技术的分布式入侵检测系统,叙述了多代理技术在入侵检测系统中的意义,详细说明了系统的体系结构、工作原理以及该系统的优越之处。