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。     

数据挖掘与端口扫描技术在入侵检测中的应用

介绍了一种用数据挖掘技术构造的入侵检测系统,研究了端口扫描技术在入侵检测系统中的应用,在此基础上,提出了一种结合数据挖掘及端口扫描技术的入侵检测系统原型。     

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。     

基于数据挖掘的入侵检测技术

入侵检测技术是一种重要的网络信息安全主动防御技术。将数据挖掘技术应用于入侵检测中,有利于提高入侵检测的准确率,成为入侵检测领域的研究热点。对基于数据挖掘的入侵检测技术进行阐述、分析和比较,并对数据挖掘领域中的新技术（GEP）应用于入侵检测系统进行了展望。     

数据挖掘技术在异常检测中的应用

入侵检测技术已经成为网络安全领域的研究热点。本文介绍了入侵检测中的数据挖掘技术及其应用,并阐述了基于系统调用和数据挖掘算法的异常入侵检测系统的设计与实现。     

数据挖掘在入侵检测系统中的应用研究

数据挖掘技术在网络安全领域的应用已成为一个研究热点。入侵检测系统是网络安全的重要防护工具,近年来得到广泛的研究与应用,分析了现有入侵检测系统主要检测方法存在的问题,构建了应用数据挖掘技术的入侵检测系统模型以改善入侵检测的精确性和速度。对各种数据挖掘方法对入侵检测系统产生的作用做了描述。     

基于数据挖掘的入侵检测系统

本文把数据挖掘技术引入入侵检测系统中,探讨了数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用。     

一种基于数据挖掘技术的入侵检测模型研究

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。文中分析了入侵检测系统的通用模型,介绍了入侵检测系统的分类,给出了传统的网络检测技术,在此基础上,详细讨论了数据挖掘技术及其在入侵检测系统中的应用,提出了一个基于数据挖掘技术的入侵检测模型,该模型采用了数据挖掘中的分类算法和关联规则。经过实际测试,该模型能够使网络入侵检测更加自动化,提高检测效率和准确度。     

一种基于数据挖掘技术的入侵检测模型研究

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.文中分析了入侵检测系统的通用模型,介绍了入侵检测系统的分类,给出了传统的网络检测技术,在此基础上,详细讨论了数据挖掘技术及其在入侵检测系统中的应用,提出了一个基于数据挖掘技术的入侵检测模型,该模型采用了数据挖掘中的分类算法和关联规则.经过实际测试,该模型能够使网络入侵检测更加自动化,提高检测效率和准确度.     

数据挖掘技术在入侵检测中的应用研究

在对入侵检测系统进行分析研究的基础上,提出了引入数据挖掘技术的必要性,并重点研究了数据挖掘技术在入侵检测的误用检测和异常检测中的具体应用.     

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。     

基于数据挖掘的网络入侵检测技术研究

介绍了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。给出了数据挖掘技术的定义、入侵检测模型数据挖掘过程。基于数据挖掘的网络入侵检测技术既能实现异常检测,又能实现误用检测,二者相互弥补,共同完成入侵检测。     

数据挖掘技术在入侵检测中的应用

针对入侵检测系统的研究现状和面临的问题,研究了数据挖掘技术应用到入侵检测中的优势,分析了当前基于数据挖掘的入侵检测中存在的不足。针对目前基于数据挖掘的入侵检测时空效率不高的问题,对频繁模式算法进行了研究,改进了频繁模式算法,用两步模式增长代替一步模式增长模式来加快挖掘速度,并且增加时间特性、属性相关和轴属性加以约束。通过试验证明改进后的算法在时空效率上得到了改善,减少了扫描数据库的时间和生成无意义的模式,提高了规则的有用性。     

基于数据挖掘的入侵检测系统设计

现有的入侵检测系统大多都是采用手工编码构造的,检测模型的构造过程很大程度上依赖于系统构造者的知识和经验,这样构造出的模型往往存在很大的缺陷。针对传统入侵检测系统构造过程中存在的种种问题,将数据挖掘技术引入入侵检测系统,实现检测模型构造的自动化。介绍了一个运用数据挖掘技术构造入侵检测系统的框架,并考虑到实时检测过程中对检测模型效率的要求,提出了一个提高检测模型检测效率的层叠检测模块方法。应用数据挖掘算法得出的检测模型在检测效率、准确性、可扩展性和自适应性等方面都得到了很大的改进。     

基于孤立点检测的自适应入侵检测技术研究

传统的入侵检测技术主要是从已知攻击数据中提取出每种具体攻击的特征规则模式,然后使用这些规则模式来进行匹配。然而基于规则的入侵检测的主要问题是现有的规则模式并不能有效应对持续变化的新型入侵攻击。针对这一问题,基于数据挖掘的入侵检测方法成为了入侵检测技术新的研究热点。本文提出了一种基于孤立点挖掘的自适应入侵检测框架,首先,基于相似系数寻找孤立点,然后对孤立点集合进行聚类,并使用改进的关联规则算法来从孤立点聚类结果中提取出各类入侵活动的潜在特征模式,然后生成可使用的匹配规则模式来添加到现有的规则模式中去,进而达到自适应的目的。本文使用KDD99的UCI数据集进行孤立点挖掘,然后使用IDS Snort的作为实验平台,使用IDS Informer模拟攻击工具进行测试,这两个实验结果表明了本文所提出算法的有效性。     

基于Agent与数据挖掘的分布式入侵检测系统

针对目前计算机入侵检测系统中存在的不足．文中构建了一个基于Agent和数据挖掘技术的分布式入侵检测系统。这个系统引入移动Agent使入侵检测较好地适应了分布式的环境，采用数据挖掘技术使检测系统能够更加快速有效地发现入侵行为，明显地提高了检测系统的实时性。它还把误用检测和异常检测溶为一体，把基于主机和基于网络的入侵检测进行有机结合，具有良好的可扩展性、灵活性、鲁棒性、安全性、实时性、自适应性和检测的准确性。     

入侵检测技术研究

入侵检测系统已经日益成为网络安全系统的重要组成部分，成为网络安全必不可少的一部分。其核心技术就是它的检测仪引擎所采用的检测技术。文中介绍了目前入侵检测中常用的检测技术，并进行详细分析对比。阐述各检测技术的优点和不足。最后讨论了目前入侵检测系统面临的问题和今后发展的趋势。