粗糙集和决策树方法在IDS中的应用研究

入侵检测系统（IDS）是数据挖掘的一个热门应用领域。为了解决当前建立的入侵检测系统缺少有效性的问题，文中首先介绍入侵检测系统产生的背景和入侵检测系统的特点，分析决策树归纳学习的过程，从数据挖掘的角度，首先使用粗糙集进行属性约简，运用决策树学习方法对入侵检测数据进行归纳学习。从结果看出粗糙集和决策树学习方法在建立入侵检测系统上的有效性和实用性。     

决策树算法在入侵检测中的应用研究

随着计算机和网络在人们生活和工作中的普遍应用,网络环境下数据的传输不断受到攻击和篡改,网络安全已变得越来越重要。网络安全风险防范的要求不断提高,针对目前的入侵检测系统准确度不高、自适应性差、检测效率低等问题,该文基于决策树分类算法,设计了一个基于决策树的入侵检测系统模型,将决策树算法作为分类器应用于入侵检测的过程中,提高了入侵检测系统的性能。     

粗糙集和决策树方法在IDS中的应用研究

人侵检测系统(IDS)是数据挖掘的一个热门应用领域.为了解决当前建立的入侵检测系统缺少有效性的问题,文中首先介绍入侵检测系统产生的背景和入侵检测系统的特点,分析决策树归纳学习的过程,从数据挖掘的角度,首先使用粗糙集进行属性约简,运用决策树学习方法对入侵检测数据进行归纳学习.从结果看出粗糙集和决策树学习方法在建立入侵检测系统上的有效性和实用性.     

改进的决策树算法在入侵检测中的应用

为了提高入侵检测系统对入侵行为的速度和检测率,需要引入更好的算法或者对现有的算法进行改进。入侵检测要求能够快速准确地检测出各种入侵行为,因此对算法的执行效率问题要求较高。文中介绍了决策树中的两个经典算法：ID3算法和C4．5算法,分析了它们存在的问题以及寻找如何将改进的决策树算法应用在入侵检测中,并把它们进行了适当的改进以得到更好的效果。通过实验仿真验证了改进的这两种算法在入侵检测系统中对于发现入侵行为能够达到预期的结果。     

决策树在网络入侵检测中的研究与应用

该文在描述决策树分类算法的基础上,叙述了决策树分类算法用于网络入侵检测领域,给出了决策树分类模型的构造过程,并说明了应用基于决策树模型检测入侵的过程。最后用KDD CUP 99数据进行实验,验证了用本文描述的方法检测入侵行为的有效性。     

基于决策树的入侵检测系统研究

决策树是数据挖掘中的常用方法。指出当前入侵检测系统存在的问题,针对传统入侵检测技术性能低,误报率和漏报率高的问题,描述了利用决策树方法学习的一种优化实现的方式。     

PU学习技术在Web入侵检测中的应用研究

传统Web入侵检测技术存在泛化能力差、入侵行为特征提取难等局限性,而且当存在大量无标记样本时检测能力较差;PU学习方法可以充分利用大量无标注样本完成Web入侵检测。本文从分析入侵行为及提取Web入侵行为的特征出发,提出一种基于PU学习的Web入侵检测方法,能够在标注样本少、存在大量无标记样本的情况下,有效地提高Web入侵检测能力。     

基于决策树和协议分析的入侵检测研究

当前大多数入侵检测产品使用的是基于规则的简单模式匹配技术,它们存在着资源消耗量大、误报率高以及随着网速的提高出现丢包等问题。针对这些问题,提出了用决策树算法实现基于协议分析的入侵检测方法。试验结果表明,该方法具有较高的检测速度和较低的正误报率。     

基于多决策树算法的网络入侵检测

将一个大数据集分割成若干个子数据集，在每个子数据集上使用决策树算法进行挖掘，用投票的方式将多棵决策树的结果结合起来，形成全局的判断。将这种方法应用于网络入侵检测，试验表明，该方法不仅提高了数据挖掘算法对海量数据的处理能力，而且降低了误判率。     

基于加权多随机决策树的入侵检测模型

传统的决策树分类方法(如ID3和C4.5)对于相对小的数据集是很有效的。但是,当这些算法用于入侵检测这样的非常大的数据时,其有效性就显得不足。采用了一种基于随机模型的决策树算法, 在保证分类准确率的基础上,减少了对系统资源的占用,并设计了基于此算法的分布式入侵检测模型。最后通过对比试验表明该模型在对计算机入侵数据的分类上有着出色的表现。     

基于协议分析和决策树的入侵检测研究

入侵检测技术已经成为网络安全领域的热点.针对现有人侵检测系统的不足,尤其是检测效率低、不能有效检测未知入侵和新的攻击行为等,在深人研究协议分析的基础上,通过引入数据挖掘技术中成熟的决策树分类算法,设计出了一种融合协议分析和决策树技术的动态、可扩展的人侵检测模型.同时,建设性地提出了分类组织检测规则的思想,检测过程引入了正则表达式匹配技术,有效地实现了对检测模型的优化.实验结果表明,该方法能够有效地提高检测速度、降低正误报率,具有较好的理论意义和实际意义.     

基于加权多决策树的入侵检测系统模型研究

传统的决策树分类方法,对于较小的数据集是非常有效的。但是,当这些方法用于入侵检测系统中时,由于巨大的网络流量,因此,存在着检测性能低和数据挖掘效率不高等问题。为了解决这些问题,提出了加权多决策树模型。将这种方法应用于入侵检测系统中,实验结果表明,该方法提高了入侵检测性能和大容量数据的处理能力。     

基于ID3决策树的木马动态检测技术研究

木马是目前计算机网络面临的主要安全威胁之一.针对现有木马检测方法的不足,提出了行为分析与ID3决策树相结合的木马动态检测技术,对其原理、算法、实现和性能进行了详细介绍.利用ID3算法对样本进行学习建立的木马判定决策树,根据程序运行时的行为判定其是否为木马.在Windows系统下的实现和测试显示该技术具有较高的准确率.     

基于加权多随机决策树的入侵检测分类算法

传统的决策树分类方法（如ID3和C4．5）,对于相对小的数据集是很有效的。但是,当这些算法用于入侵检测这样的非常大的、现实世界中的数据时,其有效性就显得不足。采用了一种基于随机模型的决策树算法,在保证分类准确率的基础上,减少了对系统资源的占用,并通过对比实验表明该算法在对计算机入侵数据的分类上有着出色的表现。     

人工智能系统在通信网络入侵检测技术中的应用

随着互联网的发展,网络安全问题日益突出。传统的入侵检测系统已经无法满足网络安全的需求,因此人工智能在入侵检测中的应用逐渐受到关注。文章介绍了人工智能系统和传统入侵检测系统的比较,提出了一种基于决策树算法的网络入侵检测系统设计。     

一种保护Web服务器的入侵检测模型研究

本文根据Web服务器的特点,将检测Web服务器漏洞攻击的基于规范的入侵检测技术和检测脚本类型攻击的URL过滤技术相结合,设计了一种保护Web服务器的入侵检测模型WIDS,并对关键模块的实现加以说明,最后通过实例分析了该模型的工作过程.     

决策树算法在入侵检测中的应用分析及改进

对入侵检测的现状进行了分析,并以决策树方法为例子,介绍了数据挖掘技术在入侵检测中的应用.在对C4.5算法的基本流程进行描述的基础上,结合入侵检测中获取的数据集,利用C4.5算法实现对数据的分类,并进行了规则的提取,结合数据结构中查找算法的思想对加快规则库匹配方法上提出了改进意见.对决策树方法今后将会面临的问题进行了分析和阐述,并指明了今后的研究方向.     

决策树算法在电信客户细分中的应用

电信客户细分在电信客户关系管理中占据着重要的地位．正确的客户细分能够指导企业寻找目标市场，产品定位等一系列市场营销活动，使企业经营活动曼为有效。时决策树算法在客户细分。中的应用作了一些研究，关于如何流住高价值客户，发掘潜力客户进行了阐述，以指导电信企业更好决策。     

基于统计异常的Web应用入侵检测模型研究

传统的网络安全技术已经难以有效防范针对Web应用的攻击行为,Web应用入侵检测作为一种重要的安全技术已受到了广泛的重视。访问日志是Web应用入侵检测的重要数据,然而,海量的日志记录令应用管理员望而却步,若缺乏有效的分析方法,将很难发现和定位入侵行为。致力于这个问题的解决,多种误用和异常检测模型已被提出和采用。针对动态页面采用参数值长度、字符分布等统计异常模型,对真实Web应用的访问日志进行入侵检测,实验结果表明,模型可以有效地检测SQL注入等攻击。     

基于相对决策嫡的决策树算法及其在入侵检测中的应用

为了弥补传统决策树算法的不足,提出一种基于相对决策熵的决策树算法DTRDE。首先,将Shannon提出的信息熵引入到粗糙集理论中,定义一个相对决策熵的概念,并利用相对决策熵来度量属性的重要性;其次,在算法DTRDE中,采用基于相对决策熵的属性重要性以及粗糙集中的属性依赖性来选择分离属性,并且利用粗糙集中的属性约简技术来删除冗余的属性,旨在降低算法的计算复杂性;最后,将该算法应用于网络入侵检测。在KDD Cup99数据集上的实验表明,DTRDE算法比传统的基于信息熵的算法具有更高的检测率,而其计算开销则与传统方法接近。