基于数据挖掘的网络入侵检测方法的研究

在网络环境中,如何使系统资源和数据能够授权访问,免遭恶意入侵和破坏,是当前信息安全的重大问题,入侵检测是动态安全领域的核心,本文对网络入侵检测技术进行了研究。分析了入侵检测过程,对数据挖掘算法和如何将数据挖掘算法应用到入侵检测系统中进行了研究。     

基于数据的挖掘入侵检测技术

入侵检测技术是一种保护网络免受黑客攻击的网络安全技术.它是继防火墙,数据加密等传统安全保护措施之后的新一代网络安全保障技术.为了更有效的适应网络计算模式的发展与挑战,在精确性、可扩展性、适应性方面进行改进,将数据挖掘的思想应用于入侵检测.本文分析了将数据挖掘技术运用到入侵检测系统的体系结构,研究方法及存在的问题.     

基于数据挖掘的智能入侵检测系统模型及实现

入侵检测作为主动的安全防御技术,是计算机网络中继防火墙之后的第二道安全防线,是近年来网络安全领域的研究热点.研究了基于数据挖掘的网络入侵检测系统的建模及实现,建立融合简单规则、协议分析、数据挖掘分析为一体的模型,其中着重讨论了基于数据挖掘技术的网络入侵检测系统的实现方法.     

一种快速数据挖掘方法及其在IDS中的应用

为了解决传统数据挖掘技术在入侵检测系统中引起的"尖锐边界"等问题 ,采用了模糊数据挖掘技术.为了进一步提高挖掘模糊关联规则的效率,提出了一种推广的FP-tree算法来挖掘最大频繁项目集.将这一算法应用到入侵检测系统(IDS)中的结果表明它可以显著提高挖掘关联规则的速度.     

基于数据挖掘的入侵检测系统

入侵检测技术已经成为网络安全领域的热点,笔者介绍了如何将数据挖掘方法更好的用于入侵检测系统中,并具体说明了一种基于数据挖掘的入侵检测系统的构建。     

NIDS警报分析系统模型设计与分析

网络入侵检测系统(N IDS)是一种检测网络入侵行为的工具,但在实际应用中,警报量多、误警率高,已经严重制约了N IDS的发展。文章分析了其产生的原因,提出了一种基于异常检测技术的N IDS警报分析系统模型;重点讨论了数据挖掘技术在该模型中的应用。     

基于多传感器数据融合与挖掘的分布式入侵检测模型

为有效解决分布式攻击,提出了基于多传感器数据融合与挖掘的分布式入侵检测模型.将多传感器数据融合与数据挖掘技术应用到分布式入侵检测中,可连续和全面地提供网络攻防战场环境态势的综合评估.     

入侵检测系统规则的挖掘

针对基于网络的入侵检测系统Snort,提出了一种新颖的规则挖掘方法.这种方法希望帮助Snort入侵检测系统,自动从检测的攻击数据中生成误用检测规则,实现自动检测最新攻击和异常攻击的能力.为了达到这样的功能,设计了一个规则挖掘模块,它能够应用数据挖掘技术从收集的检测攻击包中提出新的攻击规则,并且转化到Snort系统的检测...     

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。     

基于模糊聚类算法的入侵检测技术研究

随着计算机网络应用的普及和网络活动的日益频繁,计算机的安全问题日益突出。入侵检测系统是信息安全技术中的重要组成部分。然而,传统的入侵检测系统在有效性、适时性和可扩展性方面都存在不足。本文根据数据挖掘的知识,提出基于模糊聚类技术的入侵检测系统模型,并对此模型进行深入研究。仿真证明,该方法对已知或未知的入侵行为都有较好的检测效果,能够检测到其它入侵检测算法不易检测到的入侵行为。     

数据挖掘在网络异常检测中的应用

简要介绍了入侵检测技术,研究将数据挖掘技术应用于网络异常检测,应用数据挖掘中的关联分析方法和序列模式分析的方法提取网络审计数据中的正常或异常的行为模式,这种模式用频繁情节规则表示.     

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。     

浅析数据挖掘技术在校园网入侵检测中的应用

本文分析了数据挖掘算法在网络入侵检测中的应用,构建基于数据挖掘的网络入侵检测系统。     

入侵检测中数据挖掘技术的应用研究分析

随着计算机的发展,它在现代社会扮演着越来越关键的角色.而网络安全正成为逐渐严重的问题,受到人们的广泛关注.本文详细分析近年来网络安全研究热点之一的入侵检测技术,概述了多种基于数据挖掘的入侵检测技术,对这些技术进行了分析和比较,并给出了一个基于数据挖掘的入侵检测系统框架.最后讨论了该领域当前存在的问题及今后的研究方向.     

数据挖掘在入侵检测中的应用

随着信息技术的迅速发展,网络安全已成为计算机领域的重要研究课题之一。入侵检测技术是一种主动保护网络安全的技术,它是继防火墙、数据加密等传统的网络安全保护措施后的又一种安全保障技术。而数据挖掘技术在未知知识获取方面具有独特的优势。本文分析了数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用的体系结构、研究方向、主要优点、所需解决问题及今后的研究方向。     

推理型支持向量机在网络入侵检测中的应用

网络入侵检测系统研究中常用的数据挖掘技术有神经网络、遗传算法等.本文利用推理型支持向量机进行入侵检测试验,通过引入全局优化算法,将模型应用于网络入侵检测中,给出网络入侵检测的新方法.     

基于数据挖掘的入侵检测模型

本文首先介绍了入侵检测系统的概念和通用入侵检测系统模型,同时指出了目前入侵检测技术中存在的主要问题和缺陷.将数据挖掘技术引入到入侵检测中并提出了基于数据挖掘的入侵检测模型,以实现系统智能化,提高系统效率.     

数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用

研究了系统化的通用入侵检测方法，其核心思想是使用数据挖掘技术去建立正常的系统和用户行为模式，使用Tcpdump抓取网络数据包，采用两种数据挖掘方法对网络数据包进行分析。同时，为了满足有效学习(挖掘)和实时检测的双重挑战，提出了一个构建网络入侵检测系统的基于代理的体系结构。     

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。