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。     

数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用

入侵检测系统是近年来出现的网络安全技术。该文首先介绍了入侵检测系统的相关技术和评测指标,然后着重介绍了将数据挖掘技术应用于入侵检测系统,在此基础上设计了一个入侵检测系统结构框图,并提出了一种基于数据挖掘技术的入侵检测系统自适应产生模型,从而说明将数据挖掘技术应用于入侵检测是有效的。     

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。     

基于数据挖掘的入侵检测系统模型

文中介绍了入侵检测系统的重要性、传统人侵检测技术的类型和局限性以及入侵检测系统中常用的数据挖掘技术,指出数据挖掘技术应用在人侵检测系统中的可行性和必要性。针对现有入侵检测系统存在的误报率和漏报率较高的问题,对数据挖掘技术应用于入侵检测系统进行了研究,提出一个基于数据挖掘技术的结合异常检测和误用检测的复合入侵检测系统模型,并对模型中的数据挖掘算法进行了探讨。实验表明,该模型能生成新规则,对新攻击具备一定的鉴别能力,能有效降低入侵检测系统的误报率和漏报率。     

基于数据挖掘的入侵检测系统研究

针对传统入侵检测方法的缺陷：结合异常检测和误用检测方法,提出了一种改进型的基于数据挖掘的入侵检测系统。论述了数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用。对常用于入侵检测系统中的数据挖掘技术如关联规则,序列分析,分类分析等进行了分析。     

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.     

一种基于双库协同机制的入侵检测系统

基于数据挖掘的入侵检测是当前入侵检测技术的重要研究方向,但大多数基于数据挖掘的入侵检测系统都采用传统的数据挖掘算法,性能不够令人满意。论文结合知识发现的双库协同机制,对该机制在入侵检测系统中的应用作了深入的探讨,提出了一种高效的入侵检测系统的模型。     

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.     

面向数据特征的分布式数据挖掘研究

在众多提高数据挖掘效率的方法中,并行数据挖掘是一个从根本上解决该问题的有效途径.首先指出在数据挖掘过程中,不论采用顺序挖掘还是并行挖掘,都必须以数据挖掘的最终目的为前提,即尽可能多地发现数据中所含有的有用的知识,然后在此基础上提高数据挖掘的较率.在该想法基础上,提出了面向数据特征的数据划分过程,并进一步提出了加权式的并行数据挖掘基本方法.在这种数据挖掘过程中,可以得到相对于部分数据的知识,在很大程度上提高了数据挖掘的动态性能.     

基于SQL Server的高校教学质量数据挖掘

高等学校教学质量管理需要数据挖掘系统来支持。介绍了数据挖掘技术以及常用的数据挖掘方法,对如何设计基于SQL Server的高校教学质量数据挖掘系统进行了探讨。以决策树方法为基础、SQL Server为挖掘平台,设计了教学质量数据挖掘模块,实现了教学质量数据挖掘系统。     

数据挖掘建模研究

数据挖掘和建模都是应用于众多问题的通用技术,而且数据挖掘建模是沟通实际问题与数据挖掘工具的桥梁。然而对于数据挖掘建模的概念有很多模糊的认识。本文从数据建模的概念入手,详细地阐述数据挖掘建模的概念,然后从数据挖掘工具与建模的角度把握数据挖掘建模,并详细介绍数据挖掘建模的一般步骤。     

Ubiquitous Mining with Interactive Data Mining Agents

Due to the increasing availability and sophistication of data recording techniques, multiple information sources and distributed computing are becoming the important trends of modern information systems. Many applications such as security informatics and social computing require a ubiquitous data analysis platform so that decisions can be made rapidly under distributed and dynamic system environments. Although data mining has now been popularly used to achieve such goals, building a data mining system is, however, a nontrivial task, which may require a complete understanding on numerous data mining techniques as well as solid programming skills. Employing agent techniques for data analysis thus becomes increasingly important, especially for users not familiar with engineering and computational sciences, to implement an effective ubiquitous mining platform. Such data mining agents should, in practice, be intelligent, complete, and compact. In this paper, we present an interactive data mining agent — OIDM (online interactive data mining), which provides three categories (classification, association analysis, and clustering) of data mining tools, and interacts with the user to facilitate the mining process. The interactive mining is accomplished through interviewing the user about the data mining task to gain efficient and intelligent data mining control. OIDM can help users find appropriate mining algorithms, refine and compare the mining process, and finally achieve the best mining results. Such interactive data mining agent techniques provide alternative solutions to rapidly deploy data mining techniques to broader areas of data intelligence and knowledge informatics.     

数据挖掘研究综述

文章概述了数据挖掘相关理论知识,讨论了数据挖掘的由来、分析了挖掘的数据类型、数据挖掘的任务、分类以及数据挖掘中的问题及研究方向,为研究者研究数据挖掘技术提供一定的参考。     

不确定性数据聚类挖掘研究综述

根据目前数据挖掘研究的现状,分析不确定数据的聚类挖掘算法。针对不确定数据聚类挖掘存在的问题,提出改进传统的数据挖掘算法来适合不确定数据的聚类挖掘或找出新的聚类挖掘算法,来解决不确定数据聚类挖掘问题的新思路。     

云计算环境下的数据挖掘服务模式

为了求解网络环境下分布式海量数据的分析处理、促进数据挖掘的开发集成和商业应用,提出了云计算环境下的数据挖掘解决方案,通过云环境计算能力和云计算服务模式,阐述了对数据挖掘服务问题的解决机理。云计算环境下的数据挖掘是一种网络环境下的信息资源服务模式。基于此,构建了数据挖掘服务的架构,设计了数据挖掘服务的创建流程,给出了数据挖掘服务模型的体系结构,并从生命周期的角度定义了数据挖掘的服务过程,从而形成了云计算环境下的数据挖掘服务模式。     

基于本体带QoS约束的数据挖掘服务选择*

为提高数据挖掘服务选择的匹配度,提出了一种基于数据挖掘本体的带QoS约束的数据挖掘服务选择方法。方法引入了数据挖掘服务本体,给出了数据挖掘服务描述模型,定义了一种基于数据挖掘本体和QoS约束的数据挖掘服务匹配层次分类方法和服务匹配度计算方法,有效解决了数据挖掘服务选择中服务匹配的问题。实验表明,该方法可行且具有较高的查全率和查准率。     

数据挖掘过程的多维视图

数据挖掘（DM）是非常具有挑战性的工作,数据挖掘过程是多个因素耦合的决策问题。讨论了当前流行的DM过程CRISPDM和SEMMA的不同之处及优缺点。从机器学习、统计和数据质量角度对挖掘有效性作了讨论,认为一个真正高效的过程应该面向算法,强调探索,以挖掘出高可靠性的具有商业价值的知识目标,并紧跟技术的发展。给出数据挖掘过程的多维视图,将算法分解为组件维、模型维和过程维等维度,以此提出新的DM过程的框架。     

数据可视化在数据挖掘中的应用

数据挖掘是从大量历史数据中抽取潜在的、有价值的知识或规则的过程。数据可视化对于快速分析数据，表示高维数据方面非常直观、有效。本文首先讨论了几种可视化技术，随后就数据可视化在数据挖掘的模型、过程中的应用进行探讨。