数据挖掘在网络入侵检测中的应用研究

本文提出一种基于数据挖掘的入侵检测模型,其主要思想是利用数据挖掘的方法,从经预处理的包含网络连接信息的审计数据中提取能够区分正常和入侵的规则,并用来检测入侵行为.对Apriori算法中求频繁集时扫描数据库I/O负载惊人的问题提出了一种改进办法.为验证该算法的可行性,文章最后实现了该入侵检测模型的知识库中正常连接规则的挖掘.实验表明该模型能提取特征生成新规则,并证明了方法的可行性和有效性.     

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。     

基于数据挖掘的Apriori算法在入侵检测中的应用

在数据挖掘技术的基础之上,本文根据改进的Apriori算法研究出了其在入侵检测中的应用价值,为入侵检测提供了切实可靠的方法。     

数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用探析

该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。提出了基于数据挖掘的入侵检测系统和一种改进的Apriori算法,并对系统结构及各部分的功能进行了分析。该算法应用于此系统来提取用户行为特征和入侵模式特征,提高了整个系统的性能和安全性。     

聚类算法在网络入侵检测中的应用

分析了目前的入侵检测技术，提出了使用聚类算法进行网络入侵检测的方法，并通过试验说明了该方法的应用效果。     

关联分析在网络入侵检测技术中的应用

本文提出一种基于关联分析的网络入侵检测模型.研究了如何住入侵检测中运用Apriori算法对审计数据进行挖掘的方法.基中讨论了挖掘过程中应注意的关键问题以及如何处理其挖掘结果.     

数据挖掘在网络入侵检测系统中的应用研究

本文提出了一个基于数据挖掘技术的入侵检测系统,其中主要采用了时间序列模式挖掘方法——TFSE算法挖掘入侵模式。该系统实现了规则库的自动更新,极大地提高了系统的整体性能。     

基于数据挖掘的网络入侵检测系统

入侵检测是近些年提出了一种保护网络安全的一种技术,而数据挖掘的加入使得其检测网络安全的功能更加强大。本文主要对网络入侵检测技术、基于数据挖掘的网络入侵检测系统、Apriori算法、基于数据挖掘的网络入侵检测系统的优点进行了分析。     

数据挖掘在入侵检测中的应用探析

介绍了入侵检测系统的基本概念和相关技术,阐述了数据挖掘在入侵检测系统研究中常用的技术,提出了基于数据挖掘的入侵检测系统和一种改进的Apriori算法,并详细介绍了其中的检测分析系统。     

基于协议分析的网络入侵检测技术

网络协议分析是网络入侵检测中的一种关键技术,当前主要方法是对网络层和传输层协议进行分析。文章基于状态转换进行协议分析和检测,以充分利用协议的状态信息检测入侵,有效地完成包括应用层协议在内的网络各层协议的分析,更加精确地定位了检测域,提高了检测的全面性、准确性和检测效率;这种方法综合了异常检测和误用检测技术,可以更有效地检测协议执行时的异常和针对协议的攻击,并且可检测变体攻击、拒绝服务攻击等较难检测的攻击。     

基于数据挖掘的Apriori算法在入侵检测中的应用

在数据挖掘技术的基础之上，本文根据改进的Apriori算法研究出了其在入侵检测中的应用价值，为入侵检测提供了切实可靠的方法。     

基于数据挖掘的入侵检测系统研究

将数据挖掘技术应用于网络入侵检测,构建了基于数据挖掘的网络入侵检测系统模型。此模型在入侵检测系统的基础上,利用数据挖掘技术增加了关联分析器。此系统不仅能够有效地检测到新的入侵行为同时解决了一般网络入侵检测系统对新的入侵行为无能为力的问题。     

基于数据挖掘的入侵检测技术研究综述

入侵检测技术是近年来研究的热点,首先说明入侵检测研究的重要意义和必要性,然后在深入研究数据挖掘技术和入侵检测技术的基础上,针对目前入侵检测系统中存在的一些问题,介绍几种典型的解决方案,并对它们进行比较和分析,讨论今后研究发展方向.     

基于聚类算法的入侵检测技术

讨论入侵检测系统的基本技术,探讨基于智能技术的入侵检测方法,提出基于聚类算法的入侵检测系统。从实验结果来看,该入侵检测系统检测率高,误警率低,能有效满足用户的需求。     

基于NIDS入侵检测模型的研究和探讨

本文首先介绍入侵检测系统的基本原理，包括检测方法和分析技术，然后给出了一个网络入侵检测具体模型和事例，阐述了NIDS的重要性以及将来发展的趋势。     

Application of Data Mining Technology to Intrusion Detection System

Based on the analysis of current Intrusion Detection technologies, this paper introduces the Data Mining Technology to the Intrusion Detection System （IDS）, and proposes system architecture as well as a pattern strategy of automatic update. By adopting the Data Mining Technology, the frequency patterns can be dug out from a lot of network events. So, effective examination rules can be discovered, which will be used to instruct the analysis of IDS network intrusion. Meanwhile, the usage of the pattern strategy of automatic update that adopts the ways of network real-time analysis intproves the efficiency and the veracity of the mining greatly. The integration of them will be effective in solving the problems of high misreport and false alerts rate in the traditional Intrusion Detection Systems.     

入侵检测系统中网络数据采集技术研究

网络数据采集是入侵检测系统的基础组件。入侵检测系统采集到数据后,将首先通过过滤机制过滤掉无用的数据,然后对数据进行协议分析和模式匹配,以检测攻击的发生。本文对流行的网络数据采集工具Libpcap进行了详细分析,该工具只适合在普通网络环境下运行,不能满足高速入侵检测系统的需求。为此,本文又对零拷贝技术进行了研究与试验,并成功实现了该技术,从软件上满足了高速入侵检测系统的要求。     

网络入侵检测技术在中考报名系统的应用

目前,网络入侵攻击的事件频繁发生,对计算机网络安全造成严重影响,因此需要一种较好的入侵检测技术,来防止网络入侵的各种攻击,提高计算机系统的安全性。先介绍网络入侵检测技术基本方法,接着结合改进BP神经网络算法对入侵检测技术进行改进,最后通过实验验证方法的可行性。