基于数据挖掘的入侵检测系统设计

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。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。     

基于数据挖掘技术的网络入侵检测系统设计

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。     

基于聚类的分类分析自适应入侵检测模型

基于数据挖掘的入侵检测系统由于引入了数据挖掘技术,很好的解决了传统入侵检测系统中自适应性和扩展性的问题。在数据挖掘中,聚类分析和分类分析是重要的技术,该文将这两种技术引入入侵检测模型,提出了一种基于聚类的分类分析自适应入侵检测模型。     

基于聚类的分类分析自适应入侵检测模型

基于数据挖掘的入侵检测系统由于引入了数据挖掘技术,很好的解决了传统入侵检测系统中自适应性和扩展性的问题。在数据挖掘中．聚类分析和分类分析是重要的技术,该文将这两种技术引入入侵检测模型,提出了一种基于聚类的分类分析自适应入侵检测模型。     

基于数据挖掘的入侵检测系统设计

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。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。     

基于Agent与数据挖掘的分布式入侵检测系统

针对目前计算机入侵检测系统中存在的不足．文中构建了一个基于Agent和数据挖掘技术的分布式入侵检测系统。这个系统引入移动Agent使入侵检测较好地适应了分布式的环境，采用数据挖掘技术使检测系统能够更加快速有效地发现入侵行为，明显地提高了检测系统的实时性。它还把误用检测和异常检测溶为一体，把基于主机和基于网络的入侵检测进行有机结合，具有良好的可扩展性、灵活性、鲁棒性、安全性、实时性、自适应性和检测的准确性。     

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系统研究

本文通过对现有入侵检测系统的现状进行分析,并将数据挖掘技术引入到异常检测和误用检测中,构建了基于数据挖掘的网络入侵检测系统模型,重点设计和实现了基于改进Apriori算法的异常检测和分析模块,在入侵检测方面取得较好效果。     

基于Agent的入侵检测系统体系结构设计

提出并深入研究了一种基于智能体技术的入侵检测系统的体系结构。该体系结构是一种混合形结构，利用基于主机和基于网络的数据源，同时使用异常检测技术和误用检测技术。该体系结构中还引入数据挖掘的思想，利用数据挖掘技术从安全审计数据中提取关键的系统特征属性，根据这些属性生成安全审计数据的分类模型用于入侵检测，使IDS自动适应复杂多变的网络环境。     

基于数据挖掘的入侵检测系统

本文把数据挖掘技术引入入侵检测系统中,探讨了数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用。     

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。     

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。     

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.     

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。     

网络入侵检测技术

本文介绍了入侵检测技术的工作原理,分析了网络入侵检测技术的最新发展,并讨论了神经网络、专家系统、模型推理、数据挖掘、免疫等攻击检测技术,在此基础上提出了一种新的动态的网络入侵检测模型。最后给出了入侵检测系统的发展趋势及主要研究方向。     

基于孤立点挖掘的入侵检测技术在网络安全中的应用

计算机网络系统在实际使用过程中常会面临不同的安全隐患。对整个计算机网络系统采取必要的安全维护措施显得格外重要。文章首先介绍了入侵检测技术,给出了入侵检测系统的概念及工作原理。探讨基于数据挖掘技术的入侵检测系统,并给出了基于相似度和孤立点挖掘算法的描述。     

基于数据挖掘的入侵检测系统

论述了入侵检测系统的基本概念，针对目前入侵检测系统中存在的问题，提出了一个基于数据挖掘技术的自适应入侵检测系统模型。介绍了该系统模型的基本思想，阐述其结构及主要功能，着重分析了该系统的数据挖掘过程，利用数据挖掘技术自动地从大量数据中提取重要的特征和新的模式，生成有意义的规则并建立检测模型。