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。     

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。     

数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用研究

提出了一种基于数据挖掘技术的入侵检测系统方法;详细讨论了数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用特点,对现有的应用于入侵检测的数据挖掘技术如关联规则、分类和频繁序列分析方法进行了分析和综合;最后给出了未来的入侵检测系统的发展趋势。     

基于入侵检测的数据挖掘应用研究

为解决网络安全检测中防火墙技术的不足、变被动检测为主动防御等问题，在对入侵检测和数据挖掘技术分析的基础上，提出了一个基于数据挖掘的入侵检测系统，介绍了入侵检测系统的实施过程，并着重对入侵检测系统进行了实例分析。实验证明，该系统可以有效地检测新的攻击类型，实现知识库的自动更新，从而提高了入侵检测的效率和准确率，增强了网络系统的安全。     

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.     

基于数据挖掘的入侵检测研究

针对传统入侵检测系统存在的问题,提出将数据挖掘技术应用于入侵检测系统.论述了常用的数据挖掘算法,提出了-个基于数据挖掘技术的入侵检测系统模型,描述了模型体系结构及主要功能.     

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。     

数据挖掘技术在入侵检测中的应用

阐述了入侵检测和数据挖掘技术,并介绍了数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用。     

一种基于CIDF的入侵检测系统模型

给出了一种基于CIDF的入侵检测模型，该模型同时运用异常检测与特征检测，能够较好地检测到各种攻击，而且可以在有噪声数据的情况下对系统进行训练，克服了一般的基于异常检测的入侵检测系统要求在无噪声数据的情况下进行训练的缺陷。通过CIDF通信协议，入侵检测系统还可以与其他的入侵检测系统通信，实现多个入侵检测系统协同工作，大大提高了入侵检测的效率和成功性。     

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入侵检测系统模型的研究

论述了入侵检测系统的基本概念,结合异常检测和滥用检测,提出了基于数据挖掘的网络入侵检测系统模型。介绍了该系统模型的基本思想,该系统模型通过将预处理的网络数据包送到数据挖掘过程控制模块,产生出能精确描述入侵行为和系统正常行为模式的规则,并且自动产生精确适用的检测模型。     

基于Snort入侵检测系统的改进优化

在深入研究和分析Snort入侵检测系统的基础上,对原有系统提出了新的改进设计方案,解决了Snort系统不能及时检测未知入侵行为的问题．同时,根据Snort流出数据的特征,统计了其出现频率,将存在威胁的数据特征动态加入到Snort异常特征库中,实现了对未知入侵的拦截．改进后的系统可有效防止未知的入侵事件,降低了丢包率,提高了系统的全面检测能力．     

分布式入侵检测系统的实现

讨论了入侵检测系统的特征,并从数据收集、体系结构和检测方法3方面对入侵检测系统进行了探讨,设计并实现了一个实际的入侵检测系统。     

SIP数据采集系统的设计与实现

SIP数据采集系统作为SIP入侵检测系统不可缺少的一部分,对其检测性能和准确率有着重要的影响。由于目前的数据采集工具不能直接用于处理应用层数据,很难满足SIP入侵检测系统的需求。分析了libpcap和pf_ring两种包捕获技术,描述了pf_ring的工作机制,设计了一种基于pf_ring技术的SIP数据采集系统结构。通过优化oSIP协议栈,采用在内核层和用户层结合的方法开发SIP数据过滤插件,实现了一种高效的SIP数据采集系统。通过比较实验证明本文提出的SIP数据采集系统在SIP数据采集方面具有一定的优越性,保证SIP入侵检测系统采集数据的高稳定性,为SIP入侵检测系统提供稳定可靠的数据来源。     

基于变精度粗糙集的入侵检测研究

网络行为的复杂性和动态变化使得入侵检测数据中存在大量干扰信息,入侵检测的误警率和漏警率很高,变精度粗糙集增强了粗糙集模型的抗干扰能力,适合分析不确定的数据集合。运用变精度粗糙集为入侵检测系统进行形式化描述,建立入侵检测信息系统和入侵检测模型。设计β参数调整算法,将训练数据集离散化后进行信息系统约简,然后生成入侵检测规则库,根据规则库进行入侵检测。模拟实验证明本方法具有良好的检测性能,可以适应网络行为的动态变化并检测出潜在的攻击行为。     

分布式入侵检测系统中的数据分析

讨论了入侵检测系统如何对采集到的大量数据进行分析以便从中发现网络环境中是否有违反安全策略的行为和遭到袭击的迹象．充分发挥基于主机与基于网络两种入侵检测技术的优势进行更有效的数据分析来发现更多入侵．     

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.