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。     

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.     

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。     

一种基于数据挖掘技术的入侵检测模型

针对传统入侵检测规则手工定制的弊端和可扩展性差、适应性差等缺点,设计一种基于数据挖掘技术的可行入侵检测系统模型。模型中引入数据挖掘技术使其能得到计算机系统入侵行为和正常行为,并利用异常检测和误用检测的各自优势,引入混合入侵检测引擎模块。经分析,该检测模型比传统的检测模型有着明显的优势。     

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。     

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.     

基于数据挖掘的三层入侵检测分析模型

本文针对现有入侵检测系统的不足，根据入侵和正常访问模式各种不同的网络数据表现形式以及特定数据分组的出现规律。提出分层的网络检测模型，并在各个检测层建议运用不同的数据挖掘方法代替人工方法抽取入侵特征，以达到提高检测速度和克服人工抽取入侵特征的主观性的目的。其中运用的数据挖掘算法主要有：关联挖掘、数据分类。     

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。     

基于数据挖掘和协议分析的可扩充IDS架构

由于TCP/IP协议的开放性,目前的网络极易受到攻击。文中详细介绍了入侵检测系统的主要思想和技术分类,通过比较不同类型入侵检测系统的优缺点,分析了应用于入侵监测系统的数据挖掘和协议分析技术,并在此基础上提出了一种新的基于安全管理的混合式可扩充入侵检测架构。该构架分层、简单、灵活,具有良好的扩充性。理论分析表明,该架构不仅能提高入侵检测的准确率,而且能提升系统效率,有很好的应用前景。     

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。     

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。