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1.
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。  相似文献
2.
在现有的Intrusion Detection System(IDS)中,如果出现新的攻击方法或者网络环境的改变,经常需要更新已安装的IDS系统,但更新IDS特征库和适应网络环境是一个费时而缓慢的过程。利用数据挖掘技术,通过学习已有的攻击和正常活动数据。提取攻击规则,然后把这些规则应用到误用检测和异常检测中,这样系统可以有很高的自适应性。规则的更新和系统的更新很快费用也很低廉,而且检测率较高,通过实验证明将数据挖掘运用到入侵检测系统中是可行的、有效的。  相似文献
3.
微变电容式传感器是为边境线、狱墙等场合的需要而设计的.该设计以传输线理论为基础,采用FFT算法和相位微分法检测与处理信号,利用同轴电缆的低频特性高灵敏地探测被测量,利用其高频特性测量被测量产生的位置.该传感器在狱墙报警系统中的应用结果表明,微变电容式传感器最大定位相对误差小于6.0%,误警率小于0.3%,漏警率小于0.2%.  相似文献
4.
为了提高无线传感器网络监测区域的覆盖率,研究了节点随机部署的无线传感器网络的覆盖优化问题.在含有移动节点的混合无线传感器网络中,采用更符合实际情况的基于误警率的概率探测感知模型,以区域覆盖率评价覆盖效果.通过计算节点的联合探测概率寻找覆盖空洞,提出了基于最佳概率的移动节点优化策略.仿真结果表明:所提方法能够有效探测覆盖空洞,并利用移动节点对其进行修复;在移动节点数量有限的情况下,以较小的平均移动距离提高了网络覆盖率.  相似文献
5.
将条件随机域(Conditional Random Fields, CRFs)理论引入网络入侵检测研究中,并结合网络连接数据序列的属性特征,提出一种基于属性分组的CRFs网络入侵检测的方法.该方法利用CRFs模型能够标记和切分序列化数据的优点,不但使用网络连接数据序列中的各种连接信息,而且使用数据序列中各属性组间和属性间的关联性信息,进行异常检测.讨论了该模型的工作过程,并且通过KDD cup 1999数据集的检测实验结果,与其他检测方法的结果比较,表明提出的方法能够有效地提高网络入侵检测中的各项统计指标.  相似文献
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