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.     

数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用

该文阐述了当前入侵检测系统存在的问题,针对现有入侵检测系统漏报、误报率高的问题,提出了将数据挖掘技术应用于入侵检测系统的思想,设计出了一个基于数据挖掘技术的入侵检测系统模型,描述了模型体系结构及主要功能。实验测试表明,该模型能提取特征,生成新规则,找到入侵数据,大大提高了入侵检测系统的准确性和可靠性,对于保护网络起到了非常重要的作用。     

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

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。     

基于决策树的入侵检测系统研究

决策树是数据挖掘中的常用方法。指出当前入侵检测系统存在的问题,针对传统入侵检测技术性能低,误报率和漏报率高的问题,描述了利用决策树方法学习的一种优化实现的方式。     

采用数据挖掘和代理技术的入侵检测系统研究

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.介绍了应用几种数据挖掘方法进行入侵检测的过程,并在此基础上提出了一个采用数据挖掘技术的基于代理的网络入侵检测系统模型.该模型由一定数量的代理组成,训练和检测过程完全不同与其它系统.由于代理的自学习能力,该系统具有自适应性和可扩展性.     

基于加权多决策树的入侵检测系统模型研究

传统的决策树分类方法,对于较小的数据集是非常有效的。但是,当这些方法用于入侵检测系统中时,由于巨大的网络流量,因此,存在着检测性能低和数据挖掘效率不高等问题。为了解决这些问题,提出了加权多决策树模型。将这种方法应用于入侵检测系统中,实验结果表明,该方法提高了入侵检测性能和大容量数据的处理能力。     

基于模糊数据挖掘和遗传算法的网络入侵检测技术

文章通过开发一套新的网络入侵检测系统来证实应用模糊逻辑和遗传算法的数据挖掘技术的有效性;这个系统联合了基于模糊数据挖掘技术的异常检测和基于专家系统的滥用检测,在开发异常检测的部分时,利用模糊数据挖掘技术来从正常的行为存储模式中寻找差异,遗传算法用来调整模糊隶属函数和选择一个合适的特征集合,滥用检测部分用于寻找先前行为描述模式,这种模式很可能预示着入侵,网络的通信量和系统的审计数据被用做两个元件的输入;此系统的系统结构既支持异常检测又支持滥用检测、既适用于个人工作站又可以适用于复杂网络。     

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

本文在深入研究数据挖掘、入侵检测技术的基础上,针对目前入侵检测系统存在的问题,构建了一个基于数据挖掘的入侵检测系统.该系统能检测已知和未知的入侵行为,可降低漏报和误报,提高入侵检测的精确性和速度,具有一定的自适应能力和可扩展性.     

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。     

基于Agent的分布式入侵检测系统

针对现有入侵检测系统存在的问题,论文提出了一个基于Agent的分布式入侵检测系统模型,该系统模型结合目前几种主要的入侵检测技术和数据挖掘技术,实现了入侵检测和实时响应的分布化,同时增强了入侵检测系统的灵活性、可伸缩性、鲁棒性、安全性以及入侵检测的全面性。文末给出了根据该系统模型实现的入侵检测系统的实验测试结果,证明了该系统对入侵检测的有效性和合理性。     

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.