基于数据挖掘的入侵检测系统智能结构模型

为了提高对拒绝服务攻击、内存溢出攻击、端口扫描攻击和网络非法入侵等发现的有效性以及对海量的安全审计数据能进行智能化处理,采用数据挖掘的方法从大量的信息中提取有威胁的、隐蔽的入侵行为及其模式.将数据挖掘的聚类分析方法与入侵检测系统相结合,提出了一种入侵检测系统的智能结构模型.实验表明,它能够有效地从海量的网络数据中进行聚类划分,找到相关的入侵数据,从而提高对各种攻击类型网络入侵检测的效率.     

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。     

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。     

端口扫描方法的原理、实现和防御

端口扫描是黑客搜集目标主机信息的一种常用方法。为了有效地对付网络入侵行为,对端口扫描进行研究是非常有 益和必要的。本文首先阐述了端口扫描的基本原理和常用方法,在此基础上,提出了端口扫描方法,并在Linux系统 上进行了实现和验证。最后也给出了针对这种端口扫描方法的一些防御办法。这项研究对入侵检测系统(IDS)和入侵 预防系统(IPS)的设计都有一定的意义。     

一种改进的端口扫描器的设计与实现

端口扫描是网络入侵过程中非常重要的一种攻击预探测手段;对端口扫描进行检测,发现可能出现的攻击行为,可以有效地配合入侵检测系统完成预警、拦截和取证等工作.在简要介绍了端口扫描技术的原理及其检测技术的基础上,设计了一个将几种端口扫描技术综合在一起的且改进的端口扫描器,该端口扫描器包括了TCP扫描和UDP扫描,而TCP扫描再细分成3类;TCP connect扫描和TCP SYN扫描、TCP FIN扫描.经过测试,该扫描器能在不同类型的网络中正常运行,且综合了多种扫描技术的优点.     

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.     

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。     

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的研究

通过对入侵检测技术和数据挖掘技术的研究,提出了一种基于数据挖掘的入侵检测系统,该系统具有可扩展性、自适应性、准确性等特点。对数据预处理模块,数据挖掘模块,入侵检测模块进行了设计。     

基于数据挖掘的入侵检测技术研究

当今社会信息安全问题引起了人们的广泛关注。本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。本文给出了数据挖掘技术的定义、入侵检测模型数据挖掘过程、基于数据挖掘的入侵检测框架．最后指出了需要继续研究的几个热点问题。     

基于数据挖掘的入侵检测技术研究

当今社会信息安全问题引起了人们的广泛关注。本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。本文给出了数据挖掘技术的定义、入侵检测模型数据挖掘过程、基于数据挖掘的入侵检测框架,最后指出了需要继续研究的几个热点问题。     

基于数据融合和数据挖掘的DIDS设计

本文介绍了分布式入侵检测系统的重要性和现有分布式入侵检测系统的局限性,提出了一种基于数据融合和数据挖掘的分布式入侵检测系统模型(DIDSFM),叙述了数据融合和数据挖掘应用于分布式入侵系统的意义,并详细说明了系统的体系结构和工作原理。     

基于数据挖掘的入侵检测系统设计

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。对系统的关键技术进行了详细的阐述，包括数据预处理技术、数据挖掘算法、规则库建立和维护技术、入侵检测技术等。     

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。     

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。     

基于数据挖掘的分布式网络入侵检测系统设计及实现

提出基于数据挖掘的入侵检测系统模型、改进的FP-Gmwth的关联分析算法和基于分箱统计的FCM网络入侵检测技术.系统实验结果表明,所开发的网络入侵检测系统可以稳定地工作在以太网络环境下,能够及时发现入侵行为,有效地解决了数据挖掘速度问题,增强了入侵检测系统的检测能力,具备了良好的网络入侵检测性能.