数据挖掘技术在入侵检测领域的应用

随着信息技术的迅速发展,网络安全已成为计算机领域的重要研究课题之一。入侵检测技术是一种主动保护网络安全的技术,它是继防火墙、数据加密等传统的网络安全保护措施后的又一种安全保障技术,而数据挖掘技术在未知知识获取方面具有独特的优势。通过对入侵检测和数据挖掘技术的研究,分析了数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用,并针对入侵检测领域特点,对经典关联、聚类算法进行了改进和优化。     

基于数据挖掘的入侵检测技术

入侵检测技术是一种主动保护网络免受黑客攻击的安全技术，他是继防火墙、数据加密等传统安全保护措施后的新一代的网络安全保障技术。当前的入侵检测系统在网络的变化或升级上缺乏扩展性，对新的攻击模式缺乏自适应性。基于数据挖掘的入侵检测系统具有一定的自学习性和自完善性，可以检测已知或未知的入侵行为。本文分析了将数据挖掘技术运用到入侵检测系统的研究方法、体系结构及存在的问题。     

大数据挖掘技术在网络安全中的应用

<正>在网络信息技术不断发展的过程中，既为网民带来便利，也使人们更加重视网络安全问题。在网络安全中运用大数据挖掘技术，可通过其预测、分析等多项高级功能，更高效、准确地检测网络入侵，维护网络安全。本文主要介绍了大数据挖掘技术的概述以及网络安全现状，分析了大数据挖掘技术在网络安全中的优势，提出了技术具体运用要点，包括运用流程、运用机制以及运用方向等。     

基于数据挖掘的入侵检测体系

入侵检测技术是一种主动保护网络免受黑客攻击的安全技术,它是继防火墙、数据加密等传统安全保护措施后的新一代的网络安全保障技术。当前的入侵检测系统在网络的变化或升级上缺乏扩展性,对新的攻击模式缺乏自适应性。提出了一种基于数据挖掘的入侵检测模型,该模型具有一定的自学习性和自完善性,可以检测已知或未知的入侵行为。     

入侵检测技术在网络安全中的应用与研究

随着计算机网络技术的发展,网络安全成为一个突出的问题.文中介绍了网络安全的概念和现状,分析网络安全的防范技术,着重探讨了入侵检测技术.入侵检测是网络安全和信息系统安全中的重要技术手段.本文对该技术的概念、分类和主要技术方法进行了分析,给出了入侵检测系统的概念及工作流程.对目前比较热门的基于数据挖掘的入侵检测技术进行了深入的研究,并给出了基于相似度和孤立点挖掘算法的描述.     

基于数据挖掘的用户键盘及鼠标检测模块

入侵检测与数据挖掘 随着大规模网络入侵事件的出现,入侵检测技术成为近年来网络安全领域的一个研究热点。它主要通过监控网络、系统、用户的状态、行为以及系统的使用情况,来检测系统用户的越权行为、入侵企图等。传统入侵检测系统主要采用异常检测和滥用检测两种技术。现有的IDS产品大多采用模式匹配技术(滥用检测技术),这种技术的     

入侵检测系统研究进展

信息安全是人们高度关注的问题,我国信息安全与网络的防护能力尚处于发展的初级阶段.回顾了入侵检测系统的起源及其发展过程.在阐述入侵检测基本概念和类型的基础上,指出了目前各种入侵检测系统的优点和局限性.数据挖掘技术是克服目前入侵检测系统局限性的一种有效方法.介绍了数据挖掘的概念,并提出了一种基于数据挖掘的入侵检测系统框架.蜜罐系统和蜜网系统也是当前研究的热点问题,对其进行了分析,给出了应用实例.最后指出了下一步研究应该努力的方向.     

异常入侵检测方法的研究

入侵检测技术作为保护网络安全的一种解决方案,越来越受到人们的重视。根据入侵检测原理的不同,入侵检测可分为误用检测和异常检测两种。分析了几种常用的异常入侵检测方法,最后讨论了现在入侵检测技术面临的问题以及今后的发展方向。     

网络安全现状分析与发展趋势

传统的网络安全技术种类繁多,并已无法满足网络安全的新需求,因此新的网络安全技术应运而生,主要是PKI、入侵检测技术和物理隔离技术。尤其是入侵检测技术和物理隔离技术,已逐渐成为网络安全研究最活跃的领域,这预示着网络安全技术正在朝更安全、更智能化、更易集成管理和高度分布式的方向发展。     

入侵检测中数据挖掘技术的运用

网络已经成为人们获取信息的重要途径。在日常生活与工作之中,人们对于网络的依赖性越来越强。与此同时,黑客技术也在快速发展,网络安全威胁日益严重,因此必须要为网络与计算机安全提供更多的保护。作为网络安全保护中的一种重要手段,入侵检测能够发挥出相当大的作用。然而传统的入侵检测方法已经难以满足当前的网络安全需要,需要对入侵检测系统进行改进。文中则主要探讨了入侵检测中数据挖掘技术所能够发挥的作用与运用方式。