基于数据挖掘的网络入侵检测模型研究

文章简单介绍了传统的入侵检测系统,鉴于现有的网络入侵检测系统(NIDS)存在的误报率高和智能性低等缺点,提出了基于数据挖掘的网络入侵检测系统模型。该模型可以有效检测大规模协同攻击,提高网络入侵检测系统的自适应性和可扩展性。     

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。     

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。     

基于数据挖掘技术的网络入侵检测系统

提出了一种基于数据挖掘技术建立入侵检测系统的方法。研究了如何在入侵检测中对审计数据进行数据挖掘，从系统审计数据中提取出描述正常和异常行为的特征和规则，从而建立攻击检测模型，并提出了全套步骤。     

基于数据挖掘的入侵检测

随着计算机网络在现代社会中扮演日益重要的角色，信息安全成为信息技术研究领域最重要的研究课题之一。而入侵构成了严重的安全风险，如何有效防范和检测入侵行为是信息监管中的热点研究问题，传统入侵检测模型的建立过程效率低，研究成本高，而数据挖掘在未知知识获取方面具有独特优势，因此基于数据挖掘的入侵检测成为研究热点，针对入侵现状、入侵检测和数据挖掘研究及开发状况，笔者分析了基于数据挖掘的入侵检测研究背景、体系结构、研究方法，所需解决的问题及今后的研究方向。     

基于数据挖掘原理的入侵检测系统模型研究

本文介绍了传统的入侵检测系统,鉴于现有的网络入侵检测系统(NIDS)存在的误报率高和智能性低等缺点,提出了基于数据挖掘原理的网络入侵检测系统模型。该模型可以有效检测大规模协同攻击,提高网络入侵检测系统的自适应性和可扩展性,能有效面对各种形式的攻击行为。     

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。     

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。     

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。     

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.     

分级数据挖掘入侵检测模型

建立完整的网络安全体系,入侵检测模型是主要的防御手段.笔者论述了分级数据挖掘的入侵检测模型,并实现了该入侵检测系统,从而提高了检测效率,增强实时性.     

基于数据挖掘的主机入侵行为检测

提出利用序列模式挖掘方法得到频繁入侵命令序列，将频繁入侵命令转换为底层入侵检测器的检测规则用于检测用户的可疑行为．为了消除误报，设计了一个基于入侵事件状态的关联引擎，将频繁入侵命令序列作办关联规则，并提出了一种新的入侵关联算法，该算法不仅考虑了每类主机入侵行为的序列特征，也反映了不同类型主机入侵行为之间的因果关系，体现了主机入侵行为的多样性和复杂性．实验结果表明，该入侵关联模型对各类主机入侵行为的检测效果良好，误报率明显降低，特别是下载类和信息获取类主机入侵行为的误报降低了20%左右。     

数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用

将入侵检测系统中的攻击程度进行分类,并利用数据挖掘技术在入侵检测系统中加以应用.尽管入侵检测系统能够对攻击行为进行检测,但其结果还是具有不确定性的,利用这种划分能够对攻击行为的不确定性进行描述,也可以让用户对入侵行为进行灵活的调整.     

数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用

将入侵检测系统中的攻击程度进行分类,并利用数据挖掘技术在入侵检测系统中加以应用。尽管入侵检测系统能够对攻击行为进行检测,但其结果还是具有不确定性的,利用这种划分能够对攻击行为的不确定性进行描述,也可以让用户对入侵行为进行灵活的调整。     

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。     

数据挖掘技术在入侵检测中的应用

论述了数据挖掘技术在入侵检测中的应用。并给出了入侵检测的模型，此模型融合了误用检测和异常检测的优点，既能检测已知入侵又能检测到未知入侵，弥补了以往入侵检测技术的缺陷。