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。     

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。     

基于数据挖掘技术的入侵检测系统模型

针对现有入侵检测系统在处理大量数据时,挖掘速度慢,自适应能力差的缺点,引入了数据挖掘技术使其能从大量数据中发现入侵特征和模式,提出了一种基于数据挖掘技术的入侵检测系统模型,并研究了建模过程中用到的算法.     

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。     

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.     

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。     

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.     

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.     

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.     

一种基于数据挖掘的网络入侵检测系统

为了提高网络安全保护措施,将数据挖掘技术应用于网络入侵检测,采用了独立组件的模块化设计,设计了一种基于数据挖掘的网络实时入侵检测系统模型。实验结果证明该系统在自动化程度、检测效率、自适应能力等方面较传统的入侵检测系统有明显的提高,增强了网络的安全保护措施。     

粗糙集属性约简在入侵检测系统中的应用

入侵检测系统（IDS）是一种以攻为守的主动式防御措施,它针对网络内部攻击进行防御．为了实现对海量入侵检测数据的数据挖掘,首先可对入侵检测系统采集的海量数据进行抽样分析,然后使用粗糙集理论的属性约简方法对数据进行预处理,获得入侵检测数据的决策规则,并判断流经网络的数据包的安全性,最后编程以实现数据挖掘的自动化．     

基于数据挖掘的入侵检测系统分析研究

首先介绍了入侵检测系统的相关技术,然后着重介绍了将数据挖掘技术应用于入侵检测系统;通过数据挖掘技术和入侵检测技术,提出了一种基于数据挖掘技术的入侵检测系统模型;将数据挖掘方法中的关联规则,分类分析在入侵检测系统中的协同工作方式,通过对关联规则和分类分析,得到入侵规则。     

网络入侵检测数据采样策略研究

研究网络入侵检测数据采样策略,对入侵检测的定义、分类以及基本结构进行了分析,并从数据挖掘、数据采集等方面讨论了网络入侵检测数据采样的技术基础,构建了入侵检测数据采样模型,进行风险识别判断定价,并对扩展策略进行了讨论。     

入侵检测中的数据挖掘技术

入侵检测技术是网络安全防护的重要组成部分。在入侵检测系统中采用数据挖掘技术，已经成为现在研究的热点。本文把模糊集理论和传统的关联挖掘结合在一起，提出了一种模糊关联数据挖掘算法。与以往算法的算法相比，提高了运算效率。     

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。