基于数据挖掘的Apriori算法在入侵检测中的应用

在数据挖掘技术的基础之上,本文根据改进的Apriori算法研究出了其在入侵检测中的应用价值,为入侵检测提供了切实可靠的方法。     

改进Apriori算法在入侵检测系统中的应用

提出了一种建立入侵检测系统的方法,该方法基于数据挖掘技术,建成后的系统具有可扩展性、自适应性和准确性特点。结合一些网络攻击行为对关联挖掘算法进行了分析,找出符合条件的项集并建立规则库,从而提高入侵检测技术的检测能力。     

基于改进Apriori算法的入侵检测数据挖掘模型研究

将数据挖掘技术应用到入侵检测系统中,成为入侵检测研究的重要方向。本文对Apriori算法进行改进,以此构建入侵检测数据挖掘模型,运用该模型作入侵检测。实验表明,对以知攻击,采用误用检测和异常检测混合策略,其平均检测准确率达到80%以上,不失为一种效果良好的的入侵检测技术。     

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。     

一种Apriori改进算法在免疫入侵检测系统中的应用研究

该文提出在免疫入侵检测系统模型中引入数据挖掘技术,用于提高系统检测效率。针对传统Apriori算法存在的一些固有缺点,提出了一种新的改进算法,一定程度上克服了原有算法存在的问题。     

WINEPI挖掘算法在入侵检测中的应用

针对入侵检测系统的特点，将序列模式挖掘算法应用于入侵检测系统中。分析了WINEPI算法，并通过一个示例描述了数据挖掘的具体过程，讨论了挖掘结果的解释评估。     

基于关联规则的入侵检测算法研究综述

介绍了关联规则及其特点,并对经典Apriori算法及其改进算法做了描述。对基于关联规则的模糊集、概念格、粗糙集、遗传算法、加权和有向图等算法研究进行了综述。针对入侵检测算法的缺点及其在入侵检测方面的研究应用,从入侵检测误报率和漏报率较高,检测速度和匹配效率较低等方面做了分析、改进。最后,指出了在该领域需要进一步研究的热点问题和发展趋势。     

基于Honeynet的网络入侵模式挖掘

随着互联网的扩张和基于互联网应用的发展,网络安全越来越受到人们的关注。网络入侵的检测和防范也越来越受到人们的重视。构建一个安全的网络,就要对攻击者的行为模式和攻击手段进行分析。该文提出了一个基于Hon-eynet的网络安全系统,通过Honeynet中的机器收集攻击者的有效信息,然后使用数据挖掘算法从这些数据中找出入侵者的攻击模式,从而提高入侵检测系统和防火墙的检测和防范能力。     

数据挖掘在网络入侵检测中的应用研究

本文提出一种基于数据挖掘的入侵检测模型,其主要思想是利用数据挖掘的方法,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,并用来检测入侵行为.对Apriori算法中求频繁集时扫描数据库I/O负载惊人的问题提出了一种改进办法.为验证该算法的可行性,文章最后实现了该入侵检测模型的知识库中正常连接规则的挖掘.实验表明该模型能提取特征生成新规则,并证明了方法的可行性和有效性.     

基于数据挖掘的入侵检测取证系统

在结合了入侵检测系统和犯罪取证系统的基础上,提出了一种基于数据挖掘的入侵检测取证系统。当遭受入侵时,即起到防护作用,同时又实时地收集证据。数据挖掘技术分别应用于入侵检测部分和取证部分,使得检测模型的生成、分发自动化、智能化,提高了检测效率;使得取证系统数据分析速度得到了提高。     

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。     

基于数据挖掘的入侵检测系统研究

文章将数据挖掘引入入侵检测系统,介绍了应用几种数据挖掘方法进行入侵检测的过程,其基本思想是运用数据挖掘的方法发现用户行为轮廓,检测新的入侵方式。并在此基础上提出了一种基于Agent的入侵检测系统模型,这种模型中数据挖掘Agent持续地进行挖掘分析并为检测Agent提供最新的检测规则。最后对该IDS中相关的问题进行了分析。     

数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用探析

该文介绍了入侵检测的重要性以及传统入侵检测的类型和局限性,指出利用数据挖掘技术可以克服这些局限性。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和安全性。     

基于数据挖掘的Apriori算法在入侵检测中的应用

在数据挖掘技术的基础之上，本文根据改进的Apriori算法研究出了其在入侵检测中的应用价值，为入侵检测提供了切实可靠的方法。     

基于数据挖掘的入侵检测技术研究综述

入侵检测技术是近年来研究的热点,首先说明入侵检测研究的重要意义和必要性,然后在深入研究数据挖掘技术和入侵检测技术的基础上,针对目前入侵检测系统中存在的一些问题,介绍几种典型的解决方案,并对它们进行比较和分析,讨论今后研究发展方向.     

基于特征分析的网络入侵检测技术比较

文章论述了基于特征分析的网络入侵检测技术的三种方法:模式匹配、协议分析和状态协议分析,分析了它们的工作原理。并通过包括SYNFlood、拒绝服务攻击、Nimda病毒和FTP缓冲区溢出等攻击实例详细说明他们不同的解决问题能力。     

基于数据挖掘的网络入侵检测系统模型

本文论述了数据挖掘技术用于入侵检测的优势，针对知识库更新的智能化处理，在分析关联规则算法的基础上，提出了一个基于数据挖掘的入侵检测模型。该模型可以有效地检测新的攻击类型，实现知识库的自动更新，从而提高了入侵检测的高效性。     

基于聚类算法的入侵检测技术

讨论入侵检测系统的基本技术,探讨基于智能技术的入侵检测方法,提出基于聚类算法的入侵检测系统。从实验结果来看,该入侵检测系统检测率高,误警率低,能有效满足用户的需求。