数据挖掘在入侵检测中的应用

为进一步建立自适应能力强、智能程度高的入侵检测系统,分析传统入侵检测中存在的问题,介绍入侵检测中的数据挖掘关键技术,最后提出一种入侵检测中的数据挖掘模型。     

数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用

将数据挖掘技术应用于入侵检测系统中,以从海量数据中提取出对用户有用的数据,提出了采用数据挖掘技术的入侵检测系统的结构模型.     

数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用

将数据挖掘技术应用于入侵检测系统中,以从海量数据中提取出对用户有用的数据,提出了采用数据挖掘技术的入侵检测系统的结构模型.     

数据挖掘在入侵检测技术中的应用研究

针对入侵检测系统的特点,分析了数据挖掘在入侵检测技术中应用的研究现状,并利用数据挖掘技术在处理海量警报数据方面的优势,提出了一个入侵警报分析系统模型,通过对入侵检测系统产生的警报进行分析,减少了警报数量,提高了系统的检测效率和实用性。     

数据挖掘在网络入侵检测系统中的应用

论述了入侵检测系统的基本概念、分类,针对目前入侵检测系统中存在的问题,建立了一个基于数据挖掘技术的入侵检测系统模型,并介绍了该系统模型的组成及工作原理.     

基于数据挖掘和粗糙集的入侵检测系统在电力网络中的应用

根据电力系统的网络安全风险的特点,简要介绍各技术层面的解决办法,重点设计了网络层中入侵检测系统应用的部署和结构。在中心控制台采用基于数据挖掘和粗糙集的网络入侵检测系统,结合滥用检测和异常检测方法,并给出体系结构和模型建立的过程。     

基于数据挖掘的网络入侵检测系统的设计与应用

网络攻击工具与手段日趋复杂多样,单纯的防火墙策略已经无法满足对安全高度敏感的部门的需要.将数据挖掘技术应用到网络入侵检测中,能够广泛地收集审计数据来计算模型,从而精确地捕获实际的入侵和正常行为模式,自动生成入侵检测规则,实现入侵检测系统的智能化.在此基础上设计并实现了一个智能化网络入侵检测系统模型,阐述了该系统模型的结构、工作原理及主要功能.该模型为开放的系统模型,具有很好的可伸缩性,可大大减少使用入侵检测系统的代价,有效地解决了入侵检测系统的环境适应性问题.     

基于数据挖掘的网络入侵检测系统的设计与应用

网络攻击工具与手段日趋复杂多样,单纯的防火墙策略已经无法满足对安全高度敏感的部门的需要．将数据挖掘技术应用到网络入侵检测中,能够广泛地收集审计数据来计算模型,从而精确地捕获实际的入侵和正常行为模式,自动生成入侵检测规则,实现入侵检测系统的智能化．在此基础上设计并实现了一个智能化网络入侵检测系统模型,阐述了该系统模型的结构、工作原理及主要功能．该模型为开放的系统模型,具有很好的可伸缩性,可大大减少使用入侵检测系统的代价,有效地解决了入侵检测系统的环境适应性问题．     

数据挖掘技术在入侵检测分类中的应用

数据挖掘技术可以从多个角度应用于入侵检测系统，通过合理地分类对比，可找出基于数据挖掘技术的优势，发现存在的问题，提出新思路，完善和发展入侵检测系统；首先介绍了应用于入侵检测的数据挖掘算法；然后提出了基于数据挖掘的入侵检测系统的分类，并分别对每种分类方法的实现进行了描述；最后提出了基于日志挖掘的入侵检测系统，并对可行性进行了简单论证。     

基于数据挖掘技术的入侵检测系统的研究

入侵检测技术已经成为网络安全领域的研究热点。本介绍了入侵检测的分类以及应用在入侵检测中的数据挖掘方法，并阐述了构建的基于数据挖掘技术的入侵检测系统的设计与实现。     

数据挖掘技术在网络信息安全中的应用

信息的获取、使用和控制的竞争愈演愈烈,网络安全问题变得日益重要,信息安全成为维护国家安全和社会稳定的一个焦点.如何辨别防御与攻击和增强网络安全已成为技术管理人员研究的问题.入侵检测已成为网络安全领域的热点课题.异常检测和误用检测是入侵检测的主要分析方法.     

基于数据挖掘的IDS日志算法的改进

提出了一个基于最小完美哈希函数的关联规则的数据挖掘算法。基于Apriori的算法,在综合了传统哈希剪枝技术的同时,利用最小完美哈希函数的优点,保证了静态数据库关联规则挖掘,可以对关联规则的哈希结构数据进行动态的调整。该算法提高了挖掘效率,通过抑制哈希地址冲突提高了算法的稳定性和可用性。     

基于数据挖掘的入侵检测系统检测引擎的设计

针对一种多点检测集中决策的入侵检测系统检测引擎的设计方案,提出了其基本检测引擎的实施策略．该策略将滑窗技术运用于数据挖掘算法,大大提高了检测效率及检测准确度．给出了对数据挖掘算法Apriori的改进思想,改进后的算法不需要频繁搜索数据库中所有的项,并且由频繁(n-1)-谓词集连接生成候选n-谓词集时不连接具有相同谓词的项,又一次大大减少了下一次搜索的项数,依次形成良性循环．测试结果表明改进后的算法在很大程度上能提高算法的效率并且更适合网络数据的挖掘．     

数据挖掘技术在Snort IDS中的应用

以Snort入侵检测系统为基础,应用数据挖掘技术在Snort系统中构建了一个异常检测模块,提高了Snort的检测效率.系统通过引入基于Apriori算法的数据挖掘模块,能有效检测网络事务中的一些异常状态,特别对于DOS攻击检测比原来Snort系统有较明显改善,提高了Snort对异常攻击行为的检测能力.实验表明,系统具有较好的效果.     

基于多种数据挖掘技术的入侵检测

计算机系统的复杂和网络数据的海量化,为入侵检测带来了极大的困难.本文在对入侵检测和数据挖掘进行研究的基础上将数据挖掘技术应用到入侵检测中,从提高入侵检测的效率和入侵检测的实用性的角度出发,分别对决策树、关联规则以及序列模式做了详细研究并用它们建立入侵检测系统模型.     

基于数据挖掘的自适应入侵检测系统

基于数据挖掘技术的入侵检测技术是近年来研究的热点，然而，当前采用数据挖掘技术的入侵检测系统存在的一个主要弊端是当被保护的系统发生了一些变化或进行了一定程度的调整后，误报率会明显提高．本文提出了一种自适应入侵检测系统框架，该框架能够自适应的维护正常规则集，并且在不牺牲检测性能的情况下解决规则的重新计算问题，从而使正常行为轮廓中的规则可以不断更新，加入新规则，删除旧规则，并修改已有的规则的支持度和置信度，从而有效地解决了基于数据挖掘技术入侵检测系统规则集的及时更新问题。     

数据挖掘方法在入侵检测系统中的应用

介绍了入侵检测的概念及其技术方法,比较了异常检测与误用检测方法的优缺点,探讨了数据挖掘技术在异常检测中的应用,分析了数据挖掘方法中的关联分析、序列模式分析和分类分析在入侵检测系统中的协同工作方式,通过对用户行为模式的挖掘,得到入侵规则．     

入侵检测系统的数据挖掘模型及算法研究

分析了目前入侵检测系统存在的错报、漏报等问题，阐述了在网络入侵检测系统中运用数据挖掘技术的基本原理，提出了基于数据挖掘的入侵检测框架模型，探讨了通过对网络连接特性的挖掘来提高警报准确率以及检测未知入侵的方法，最后设计了一个对网络连接性能参数进行数据挖掘的分类算法，并对其具体实现过程进行了描述。