入侵检测中的数据挖掘分析方法

入侵检测随着网络的发展而受到人们的重视。数据挖掘技术旨在从大量的数据中提炼出抽象的知识,揭示出蕴含在这些数据背后的客观规律,实现知识的自动获取。将数据挖掘与入侵检测结合起来能够提高入侵检测系统的智能性、准确性和检测效率。文章论述了数据挖掘分析方法在入侵检测中的应用,给出一种基于数据挖掘的入侵检测系统模型。     

基于数据挖掘的网络型误用入侵检测系统研究

数据挖掘技术应用于网络型误用入侵检测系统中,比传统的网络型入侵检测有更大优势。数据挖 掘是从大量数据中自动寻找规律的过程,它可以自动构建特征,同时提高了检测精确度,为检测未知攻击 提供了可能性。介绍了数据挖掘算法以及基于数据挖掘的入侵检测系统的分类,从不同分类的角度介绍了 数据挖掘方法在入侵检测系统中的应用,并且从网络层和应用层2个层次得到实现。     

基于数据挖掘的网络型误用入侵检测系统研究

数据挖掘技术应用于网络型误用入侵检测系统中，比传统的网络型入侵检测有更大优势。数据挖掘是从大量数据中自动寻找规律的过程，它可以自动构建特征，同时提高了检测精确度，为检测未知攻击提供了可能性。介绍了数据挖掘算法以及基于数据挖掘的入侵检测系统的分类，从不同分类的角度介绍了数据挖掘方法在入侵检测系统中的应用，并且从网络层和应用层2个层次得到实现。     

数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用

论述了入侵检测系统的基本概念，针对目前入侵检测系统中存在的问题，提出了一个基于数据挖掘技术的自适应入侵检测系统模型。介绍了该系统模型的基本思想，阐述其结构及主要功能，着重分析了该系统的数据挖掘和检测过程。利用数据挖掘技术自动地从大量数据中提取重要的特征和新的模式，生成有意叉的规则并建立检测模型，实现对分布式拒绝服务攻击DDoS（Distrbute Denial of Service）入侵的检测方法。     

数据挖掘技术在网络入侵检测系统中的应用

将数据挖掘方法引入到入侵检测系统中,便于从大量数据中识别可以理解的模式,有利于发现未知或新类型的攻击。本文拟研究数据挖掘技术在网络入侵检测系统中的应用,对其理论依据和实现过程进行了阐述。     

数据挖掘在入侵检测中的应用

随着互联网的迅速发展,许多新的技术被引入到网络安全领域.数据挖掘是一种通用的技术,它是从大量的数据中提取人们感兴趣的模式的过程.将数据挖掘技术应用到网络安全当中,建立网络入侵检测系统模型,是数据挖掘技术应用的一个新领域.本文重点介绍了数据挖掘(Data Mining)以及它在入侵检测(Intrusion Detection,ID)中的应用:包括数据挖掘与入侵检测的定义、应用、主要算法等.最后还讨论了本领域存在的问题.     

数据挖掘在入侵检测的研究

入侵检测是用于检测任何损害或企图损害系统的保密性、完整性或可用性行为的一种网络安全技术.指出当前入侵检测系统存在的问题,并针对现有入侵检测系统漏报、误报率高的问题,提出将数据挖掘技术应用于入侵检测系统.文中论述了常用的数据挖掘算法,提出一个基于数据挖掘技术入侵检测系统模型,描述了模型体系结构及主要功能.实验表明,该模型能提取特征,生成新规则,找到入侵数据,提高入侵检测系统的有效性.     

数据挖掘在入侵检测技术中的应用研究

针对入侵检测系统的特点,分析了数据挖掘在入侵检测技术中应用的研究现状,并利用数据挖掘技术在处理海量警报数据方面的优势,提出了一个入侵警报分析系统模型,通过对入侵检测系统产生的警报进行分析,减少了警报数量,提高了系统的检测效率和实用性.     

数据归约技术及其在IDS中的应用研究

目前，数据挖掘技术已被广泛用于入侵检测系统（IDS）中以提高入侵检测系统的检测效率。文中以提高IDS中的数据挖掘效率为目标来研究数据归约技术，从特征归约、样本归约和特征值归约3个方面对数据归约技术进行了探讨，并对数据归约技术在入侵检测系统中的应用进行了实验．对实验结果进行了分析。     

基于数据挖掘的入侵检测模型设计与应用

入侵检测技术和其它防护技术的出现使网络信息安全保护从被动走向主动,进一步完善了网络安全防御体系。入侵检测系统以数据分析为核心,而计算机系统的复杂化和网络数据的海量化,给我们处理审计数据带来极大的困难,数据挖掘技术的出现为解决这个问题提供了有效的手段,并使检侧规则的自动提取成为可能。目前,将数据挖掘应用于入侵检测已成为一个研究热点。本文在分析现有网络入侵检测系统的基础上,提出了基于数据挖掘的入侵检测系统模型。