基于数据挖掘技术的入侵检测研究

在网络社会的今天,有效的检测并阻止具有破坏攻击行为越来越显得重要。本文首先从入侵检测的现状分析入手,以数据挖掘算法为基础,运用分类算法、模式比较和聚类算法等,重点研究了异常检测和误用检测。最后对目前数据挖掘算法在入侵检测中应用所面临的难点进行了分析,为数据挖掘技术在入侵检测中应用的深入研究指明了方向。     

数据挖掘算法在入侵检测中的应用

该文对入侵检测的现状进行了分析,在此基础上研究了数据挖掘算法在异常检测和误用检测中的具体应用。对于异常检测,主要研究了分类算法;对于误用检测,主要研究了模式比较和聚类算法,在模式比较中又以关联规则和序列规则为重点研究对象。最后对目前数据挖掘算法在入侵检测中应用所面临的难点进行了分析,并指明了今后的研究方向。     

数据挖掘算法在入侵检测中的应用研究

该文对入侵检测的现状进行了分析,在此基础上重点研究了数据挖掘算法在异常检测和误用检测中的具体应用。对于异常检测,主要研究了分类算法;对于误用检测,主要研究了模式比较和聚类算法,在模式比较中又以关联规则和序列规则为重点研究对象。最后对目前数据挖掘算法在入侵检测中应用所面临的难点进行了分析,并指明了今后的研究方向。     

基于数据挖掘的入侵检测系统研究

本文通过对现有入侵检测系统的现状进行分析,并将数据挖掘技术引入到异常检测和误用检测中,构建了基于数据挖掘的网络入侵检测系统模型,重点设计和实现了基于改进Apriori算法的异常检测和分析模块,在入侵检测方面取得较好效果。     

数据挖掘在分布式入侵检测中的研究

本文以数据挖掘技术和代理技术做为研究的基础,分析了数据挖掘技术应用于分布式入侵检测的必要性和可行性,遵循公共入侵检测框架,综合利用网络和主机两种数据源,结合异常检测与误用检技术,提出了基于数据挖掘的分布式入侵检测系统。该系统首先从训练数据中提取得到规则,然后用这些规则去检测新的入侵,通过实验证明将数据挖掘运用到入侵检测系统中是可行的,也是有效的。     

基于数据挖掘的网络入侵检测模型

入侵检测技术已经成为网络安全的新兴领域。该文针对入侵检测系统的特点与不足,提出了一种基于数据挖掘算法的网络入侵检测系统模型,能高效地进行误用检测与异常检测,可降低漏报率和误报率,同时应用聚类算法对边界区进行分析,可发现未知攻击,具有很好的实用性。     

基于改进Apriori算法的入侵检测数据挖掘模型研究

将数据挖掘技术应用到入侵检测系统中,成为入侵检测研究的重要方向。本文对Apriori算法进行改进,以此构建入侵检测数据挖掘模型,运用该模型作入侵检测。实验表明,对以知攻击,采用误用检测和异常检测混合策略,其平均检测准确率达到80%以上,不失为一种效果良好的的入侵检测技术。     

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。     

数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用研究

在网络安全管理中入侵检测技术是防止黑客入侵网络的有效方法之一,其通过对入侵事件的识别,当发现异常数据时及时报警并采取相应的措施阻隔非法数据入侵。在网络入侵检测中,数据挖掘技术对于检测的能力尤为重要,因此对数据挖掘技术和入侵检测技术进行研究,设计基于数据挖掘的网络入侵检测系统,并将聚类分析算法、Apriori算法引入入侵检测,提出算法的优化,提高入侵检测率和降低误报率。     

K-means算法在入侵检测系统上的应用与优化

入侵检测技术作为一种积极主动的安全防护手段,在保护计算机网络和信息安全中起到了越来越大的作用.数据挖掘通过从大型数据集抽取知识能够保证入侵检测技术异常检测有更高的准确率,并能够让误用检测中的已知行为模式的规则定义更加合理.本文选取了K-means算法作为例子,重点探讨了其算法本身的优缺点,对算法进行了改善,并对如何运用在入侵检测技术上做出了一定的说明,对入侵检测系统的改进提出了自己的见解.     

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。     

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.     

数据挖掘技术在入侵检测中的应用

数据挖掘技术已在误用检测和异常检测中得到应用。论文介绍了数据挖掘在入侵检测系统研究中的一些关键的技术问题,包括规则挖掘算法、属性集的选择和精简、模糊数据挖掘等。最后深入讨论了入侵检测系统的自适应问题,并提出了相应的解决方法。     

基于数据挖掘的网络异常行为检测技术设计与实现

既有的基于数据挖掘技术的入侵检测将研究重点放在误用检测上。提出了基于数据挖掘技术的网络异常检测方案，并详细分析了核心模块的实现。首先使用静态关联规则挖掘算法和领域层面挖掘算法刻画系统的网络正常活动简档，然后通过动态关联规则挖掘算法和领域层面挖掘算法输出表征对系统攻击行为的可疑规则集，这些规则集结合从特征选择模块中提取网络行为特征作为分类器的输入，以进一步降低误报率。在由DAR-AP1998入侵检测评估数据集上的实验证明了该方法的有效性。最后，对数据挖掘技术在入侵检测领域中的既有研究工作做了，总结。     

计算机数据库入侵检测技术探析

根据入侵检测系统和数据挖掘技术的特征,提出一种运用数据挖掘技术的入侵检测系统。它的架构包括数据采集、规则建立、异常检测、响应处理。采用改进的Apriori算法,即关联规则数据挖掘技术从系统有关数据中提取有关行为特征和规则,从而用于建立数据库安全异常模式或正常模式。     

基于Agent的入侵检测系统体系结构设计

提出并深入研究了一种基于智能体技术的入侵检测系统的体系结构。该体系结构是一种混合形结构，利用基于主机和基于网络的数据源，同时使用异常检测技术和误用检测技术。该体系结构中还引入数据挖掘的思想，利用数据挖掘技术从安全审计数据中提取关键的系统特征属性，根据这些属性生成安全审计数据的分类模型用于入侵检测，使IDS自动适应复杂多变的网络环境。     

基于Intel IXP2400的网络入侵检测系统实现

网络入侵检测系统（NIDS）是安全防范机制的重要组成部分。当前,对入侵检测的理论研究取得了多方面的成果,提出了专家系统,神经网络,数据挖掘,移动代理等等检测方法。但在实际应用中仍然局限于异常检测和误用检测,实际入侵检测的难点主要在于检测的效率,即误报和漏报问题。该问题可以通过软件硬化来解决。阐述了实现一种基于Intel网络处理器IXP2400的网络入侵检测系统。重点讨论了入侵检测分析引擎的模式匹配算法和网络处理器各线程间数据的通信问题。实验表明该系统能在保证检测效率的同时,减少误报和漏报,对保证当前高速企业网络安全有一定的实用性。     

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。     

基于数据挖掘算法的网络入侵检测系统研究

回顾了当前入侵检测技术和数据挖掘技术,分析了Snort网络入侵检测系统存在的问题,重点研究了数据挖掘中的关联算法Apriori算法和聚类算法K一均值算法;在Snort入侵检测系统的基础上,增加了正常行为挖掘模块、异常检测模块和新规则生成模块,构建了基于数据挖掘技术的网络入侵检测系统模型。新模型能够有效地检测新的入侵行为,而且提高了系统的检测效率。     

采用分类挖掘模式提取网络入侵模型

在WenkeLee的基于数据挖掘技术的网络入侵检测系统结构基础上,通过融合异常入侵检测模块和误用入侵检测模块,构建了一种新的基于数据挖掘技术的自适应网络入侵检测系统结构。描述了对审计数据进行分类挖掘来提取描述正常和异常行为的特征和规则的方法。采用基于决策树和基于关联规则的两种分类方法实现了改进的结构模型中的建模模块,并挖掘出能够反映网络行为的分类规则。