| 一种基于关联规则挖掘的入侵检测系统 |
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| 引用本文： | 王文槿,刘宝旭. 一种基于关联规则挖掘的入侵检测系统[J]. 核电子学与探测技术, 2015, 0(2): 119-123 |
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| 作者姓名： | 王文槿 刘宝旭 |
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| 作者单位： | 1. 中国科学院高能物理研究所计算中心，北京100049; 中国科学院大学，北京100049
2. 中国科学院高能物理研究所计算中心,北京,100049 |
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| 基金项目： | 国家科技项目，国家信息安全专项(发改办高技[2012]1424号)资助。 |
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| 摘 要： | 为解决入侵检测系统普遍存在漏/误报率高、特征库需频繁升级、更新等问题,根据中科院高能所的网络环境,构建了一种基于关联规则挖掘算法的入侵检测系统。该系统可以通过训练数据生成通用的检测规则,并利用规则检测新的攻击。实验证明:该系统对未知攻击具有较好的检测速度和检测率。
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| 关 键 词： | 入侵检测 关联规则挖掘 Apriori K-Means聚类 FP-Growth |
Association Rule-Based Network Intrusion Detection System |
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| WANG Wen-jin,LIU Bao-xu. Association Rule-Based Network Intrusion Detection System[J]. Nuclear Electronics & Detection Technology, 2015, 0(2): 119-123 |
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| Authors: | WANG Wen-jin LIU Bao-xu |
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| Affiliation: | WANG Wen-jin;LIU Bao-xu;Computing Center,Institute of High Energy Physics;University of Chinese Academy of Sciences; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | intrusion detection association rule mining Apriori K-means clustering FP-growth |
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