基于数据挖掘技术的入侵检测系统框架

入侵检测系统是近年来出现的一种网络安全技术,在网络安全领域中发挥着越来越大的作用。但入侵检测系统自身的误报漏报及海量信息的涌现,使得人们必须谋求突破,使入侵检测系统实现更高的可用性和稳定性。本文提出了一个基于数据挖掘技术的入侵检测系统框架。     

基于数据挖掘技术的入侵检测系统

随着计算机和互联网应用技术的快速发展,入侵检测系统(IDS)在网络环境中的应用越来越普遍。但传统的入侵检测技术还存在着许多问题,该文提出利用数据挖掘技术,从大量的数据中识别可以理解的模式,形成一种入侵规则,从而提高入侵检测系统的工作效率。     

基于数据挖掘的入侵检测技术研究

本文介绍了数据挖掘技术在入侵检测领域的应用,介绍了数据挖掘的常用算法,并在此基础上给出了一个基于数据挖掘的入侵检测模型。     

一个基于数据挖掘的入侵检测系统模型

1.概述入侵检测实质上归结为对安全审计数据的处理。按分析引擎所使用的检测方法可以将入侵检测系统分为误用(基于知识)检测和异常(基于行为)检测。前者运用已知攻击方法,根据已定义好的入侵模式,通过判断这些入侵模式是否出现来进行检测。为了克服误用检测的缺陷,人们提出了针对入侵行为的异常检测模型,指根据使用者的行为或资源使用状况的正常程度来判断是否入侵,而不依赖于具体行为是否出现来检测,目前处于研究阶段。     

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。     

基于数据挖掘技术的入侵检测系统研究

基于数据挖掘技术的入侵检测系统能够无监督地实现网络行为模型的生成,解决了传统入侵检测系统在此方面的不足.对基于数据挖掘技术的入侵检测系统进行概括与分析,并提出一种基于数据挖掘的入侵检测系统通用框架.     

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。     

入侵检测中数据挖掘技术的应用

本文阐述了入侵检测,分析了入侵检测引入数据挖掘的优势,详细介绍了入侵检测中的数据挖掘研究方法,之后提出了一种自适应的入侵检测系统,该系统采用数据挖掘中关联／序列规则和分类算法,能使入侵检测更加自动化,提高检测效率和准确度,最后对入侵检测中数据挖掘技术进行了展望。     

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.     

基于数据挖掘的入侵检测技术研究

本文介绍了数据挖掘技术在入侵检测领域的应用,介绍了数据挖掘的常用算法,并在此基础上给出了一个基于数据挖掘的入侵检测模型.     

数据挖掘技术在网络攻击检测中的应用

通过网络攻击检测技术实现网络系统的动态防护已成为网络安全的热门研究课题。该文根据数据挖掘技术和攻击检测的特征,将数据挖掘技术应用于网络攻击检测系统中,从系统审计数据中提取出描述正常和异常行为的特征和规则,从而建立攻击检测模型。     

基于数据挖掘的入侵检测系统

论述了入侵检测系统的基本概念，针对目前入侵检测系统中存在的问题，提出了一个基于数据挖掘技术的自适应入侵检测系统模型。介绍了该系统模型的基本思想，阐述其结构及主要功能，着重分析了该系统的数据挖掘过程，利用数据挖掘技术自动地从大量数据中提取重要的特征和新的模式，生成有意义的规则并建立检测模型。     

基于数据挖掘的智能化入侵检测系统

文中提出了一种具有自学习、自完善功能的入侵监测模型,可发现已知和未知的滥用入侵和异常入侵活动。在提出的模型中,移动Ａｇｅｎｔ将收集到的各个活动监测Ａｇｅｎｔ采集的数据发送给事件序列生成器,事件序列生成器将由此产生的事件序列提交给数据挖掘引擎进行证据发现,检测引擎对发现的证据和已有规则间的相似性进行评估后由决策引擎做最终的裁决,并据此维护规则库和对各个活动监测Ａｇｅｎｔ发出对抗指令。     

基于数据挖掘的入侵检测

针对现有入侵检测方法的缺陷，结合异常检测和误用检测，提出了一种用数据挖掘技术构造入侵检测系统的方法，使用该方法构造了一个基于数据挖掘的入侵检测原型系统。实验表明，该系统对已知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。同时，该系统也具有一定的智能性和自适应性。     

入侵检测中的一种时序数据挖掘方法

该文论述了实时网络入侵检测系统现有的缺陷,并通过对系统审计数据的分析,提出了一种基于小波变换时序分析的入侵检测方法。将该算法运用于入侵检测的时序分析中,可以较好地解决高速宽带下网络实时扫描检测的瓶颈问题,提高了实时网络入侵检测的效率。     

数据仓库技术在入侵检测中的应用

将数据仓库技术应用于入侵检测中,完成网络数据的清洗、转换、收集和显示,是入侵检测中数据处理研究的一个重点问题。针对入侵检测应用的特性,文章使用数据仓库技术实现了对网络数据的预处理、存储、增量更新、联机分析和决策支持等功能。     

基于数据挖掘的入侵检测研究

网络入侵检测系统已经成为网络安全架构的一部分.但是当前的NIDS（network intrusion detection system）在未知攻击的检测上都存在虚警率过高的问题.首先对在线和离线系统的优缺点做了对比,重点介绍了分类器的集成学习和多检测器关联以及数据挖掘方法中的一些实用技术,然后介绍现存的系统和评价数据集,最后总结了入侵检测领域的工作并给出了这个领域的发展方向.     

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.