基于数据挖掘技术的入侵检测系统研究

基于数据挖掘技术的入侵检测系统能够无监督地实现网络行为模型的生成,解决了传统入侵检测系统在此方面的不足.对基于数据挖掘技术的入侵检测系统进行概括与分析,并提出一种基于数据挖掘的入侵检测系统通用框架.     

基于数据挖掘的入侵检测技术

传统的入侵检测系统在网络上存在自适应差、缺乏扩展性、数据过载等问题,而基于数据挖掘的入侵检测技术通过数据挖掘的方法,自动地从训练数据中提取出入侵检测的知识和模式,很好地解决了传统入侵检测系统中存在的问题.本文提出了一种基于数据挖掘的入侵检测系统模型,分析了几种入侵检测技术的数据挖掘方法.     

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。     

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。     

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。     

数据挖掘方法在网络入侵检测中的应用

传统的入侵检测系统存在适应性差、缺乏可扩展性、需要专家手工编码等缺陷.基于数据挖掘的入侵检测技术,自动地从训练数据中提取出入侵检测的知识和模式,能够很好地解决传统入侵检测系统中存在的问题.综述了数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用,描述了基于数据挖掘的入侵检测系统架构,阐述了聚类分析、分类分析、关联规则分析和序列模式分析在网络入侵检测中的应用原理和最新的研究与改进,并指出了目前存在的问题和未来研究的方向.     

基于数据挖掘的SNORT网络入侵检测系统

回顾了当前入侵检测技术和数据挖掘技术,对Snort网络入侵检测系统进行了深入的剖析;然后在Snort的基础上构建了基于数据挖掘的网络入侵检测系统模型;重点设计和实现了其中基于k-means算法的异常检测引擎和聚类分析模块,并对k-means算法进行了改进,使其更适用于网络入侵检测系统。     

数据挖掘在多Agent入侵检测系统中的应用

入侵检测是保护网络系统安全的关键技术和重要手段.采用数据挖掘的方法可以从大量信息中提取入侵行为模式,将数据挖掘技术与入侵检测系统相结合,提出了一种基于数据挖掘的多Agent入侵检测系统模型和最大频繁项集挖掘算法.该算法可以自动从大量的网络数据中提取用户的行为和入侵特征模式.实验表明,该方法提高了入侵检测系统中频繁模式的挖掘效率,也提升了整个系统的性能.     

数据挖掘技术在入侵检测系统中的实现

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.本文实现了基于数据挖掘的入侵检测系统,采用了分层分类与关联规则分析数据.经过系统测试,能够完成对正常与异常类的分类,用关联规则分析产生入侵检测规则,并通过规则判断对入侵行为进行报警.     

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.     

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。     

数据挖掘技术在入侵检测中的应用研究

随着Internet迅速发展,许多新的网络攻击不断涌现。传统的依赖手工和经验方式建立的基于专家系统的入侵检测系统,由于面临着新的攻击方式及系统升级方面的挑战,已经很难满足现有的应用要求。因此,有必要寻求一种能从大量网络数据中自动发现入侵模式的方法来有效发现入侵。这种方法的主要思想是利用数据挖掘方法,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。这些规则将来可以被用来检测入侵行为。文中将数据挖掘技术应用到入侵检测中,并对其中一些关键算法进行了讨论。最后提出了一个基于数据挖掘的入侵检测模型。实验证明该模型与传统系统相比,在自适应和可扩展方面具有一定的优势。     

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。     

基于数据挖掘算法的网络入侵检测系统研究

回顾了当前入侵检测技术和数据挖掘技术,分析了Snort网络入侵检测系统存在的问题,重点研究了数据挖掘中的关联算法Apriori算法和聚类算法K一均值算法;在Snort入侵检测系统的基础上,增加了正常行为挖掘模块、异常检测模块和新规则生成模块,构建了基于数据挖掘技术的网络入侵检测系统模型。新模型能够有效地检测新的入侵行为,而且提高了系统的检测效率。     

基于数据挖掘的网络入侵检测系统设计与实现

设计了一个基于数据挖掘技术的网络入侵检测系统模型。该模型在Snort入侵检测系统的基础上,利用数据挖掘技术增加了聚类分析模块、异常检测引擎和关联分析器。该系统不仅能够有效地检测到新的入侵行为,而且能提升检测的速度,在达到实时性要求的同时,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。