| 基于数据挖掘的异常入侵检测系统研究 |
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| 引用本文： | 吕志军,袁卫忠,仲海骏,黄皓,曾庆凯,谢立.基于数据挖掘的异常入侵检测系统研究[J].计算机科学,2004,31(10):61-65. |
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| 作者姓名： | 吕志军 袁卫忠 仲海骏 黄皓 曾庆凯 谢立 |
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| 作者单位： | 南京大学计算机科学与技术系,南京,210093;南京大学计算软件新技术国家重点实验室,南京,210093 |
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| 基金项目： | 本文研究得到国家863计划2001AA142010(智能入侵检测与预警系统)、2002AA141090(安全服务器)资助. |
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| 摘 要： | 网络上不断出现新的攻击方法，要求入侵检测系统具有能检测新的未知攻击的异常检测能力。本文提出了一个基于数据挖掘的异常入侵检测系统ADESDM。ADESDM系统提出了同时从网络数据的协议特征，端口号和应用层数据中挖掘可疑行为的方法。在挖掘过程中，不但采用了基于强规则的关联规则挖掘方法，还针对强规则挖掘方法的缺点，提出了基于弱规则的关联规则挖掘方法，来检测那些异常操作少，分布时间长等不易检测的的网络攻击。同时利用网络通信的时间、方向、端口号、主机地址等属性之间的影响，建立以各属性为节点的贝叶斯网络作为异常判别器，进一步判别关联规则挖掘中发现的可疑行为，提高了系统检测的准确率。
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| 关 键 词： | 入侵检测系统 关联规则挖掘 端口号 数据挖掘 异常检测 网络攻击 攻击方法 行为 影响 准确率 |
Research of Anomaly Detection System Based on Data Mining |
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