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。     

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.     

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.     

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。     

基于数据挖掘的主机入侵行为检测

针对主机入侵行为的复杂性与正常用户行为的相似性，提出利用序列模式挖掘方法挖掘攻击者频繁使用的主机入侵命令序列，将频繁主机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，同时为了消除误报，设计了一个基于入侵事件状态的关联引擎，将挖掘产生的频繁主机入侵命令序列作为入侵关联规则并提出了一种新的入侵关联算法。     

基于误用检测的数据库入侵检测系统的设计与实现

本文提出了一种数据库入侵检测模型,详细设计了系统的各个功能模块,构造了误用规则库,实现了一个基于误用检测的数据库入侵检测系统.该系统能够检测的入侵类型主要包括登录失败检测、登录检测、操作记录失败检测和操作表失败检测,同时能对检测结果进行响应.     

基于数据挖掘的分布式协同入侵检测

将数据挖掘技术用于协同入侵检测，提出基于数据挖掘的协同入侵规则生成算法，采用基于数据挖掘的分布式协同入侵检测技术，可以有效的检测协同入侵，同时还具有对未知协同攻击模式的检测能力。     

基于数据挖掘的入侵检测技术研究

介绍了入侵检测的一些基本概念,以及如何将数据挖掘应用于入侵检测;并给出了数据挖掘技术的定义、入侵检测模型、基于数据挖掘的入侵检测框架;提出了用户行为模式的异常检测、更新自动机算法及合适状态的评价算法。     

基于数据挖掘的网络数据库入侵检测系统

提出一种基于数据挖掘的网络数据库入侵检测模型 (NDBIDS) ·讨论了NDBIDS的结构及各部件的功能·利用关联规则Apriori算法 ,对用户正常历史数据进行挖掘 ,并对产生的规则进行归并更新 ,通过训练学习生成异常检测模型 ,并利用此模型实现基于数据挖掘的异常检测·NDBIDS可以检测伪装攻击、合法用户的攻击和攻击企图三种类型的攻击 ,通过实验给出了相应攻击的检测率、假报警率、漏报率和检测正确率·本系统的建立不依赖于经验 ,具有较强的灵活性     

聚类算法在数据挖掘领域的研究

全方位的对各类聚类算法进行总结和归纳,并且对一些在特殊领域中应用聚类算法进行深度解析,然后从以下三个部分,算法思想,关键技术以及算法特点等方面进行基本概括,对一些代表性的聚类算法进行比较分析以及聚类算法新领域研究的展望,这对将来聚类发展具有重大意义.     

基于数据挖掘的审计系统研究

在当今信息时代,审计工作环境、审计工作对象、审计范围、审计线索等基本的审计要素都发生了巨大的变化,传统的审计工作方法已经不能适应这种变化的要求.提出了基于数据挖掘的审计系统,利用数据挖掘技术提高审计工作的效率和质量,降低审计风险.     

基于粗糙信息颗粒的数据挖掘方法研究

大型的数据库和数据仓库中的数据往往是有噪声和不一致的,应用经典的粗糙集理论对其进行数据挖掘处理时,效果不够理想.引入信息颗粒的概念,给出了属性子集引导的信息颗粒的构造方法及基于信息颗粒的知识描述,并应用粗糙集的扩展模型讨论知识的粗糙度问题,提出了基于粗糙信息颗粒的属性约简算法,该算法在给定最小置信度阈值的情况下,可实现对不一致数据集的简洁知识提取.图1,表2,参8.     

基于XML的Web数据挖掘技术的探讨

随着信息时代的来临,Web数据挖掘成为了一门新兴研究领域,分析了Web数据挖掘的特点,并将XML技术引入Web数据挖掘领域中,进而在此基础之上介绍了一种数据挖掘的模型。     

基于属性的粗糙集在数据挖掘中的应用

研究怎样能够有效地实现基于属性的粗糙集理论的数据挖掘技术．详细讨论了粗糙集理论;为了从基于属性的数据库中发现新的规则,研究了一种适合数据挖掘的面向对象的商业市场研究软件体系的应用．     

基于数据挖掘技术的图书馆采购管理研究

随着电子信息技术的发展，图书馆作为知识信息传播和服务的机构，其信息化数据化的功能也在不断增强．为了能够高效地运用图书馆的信息和数据，为图书馆的采购工作提供有效信息，本文从数据挖掘技术着手，探讨其在图书馆采购管理中的应用．     

基于数据挖掘技术的图书馆采购管理研究

随着电子信息技术的发展,图书馆作为知识信息传播和服务的机构,其信息化数据化的功能也在不断增强．为了能够高效地运用图书馆的信息和数据,为图书馆的采购工作提供有效信息,本文从数据挖掘技术着手,探讨其在图书馆采购管理中的应用．     

基于数据资源的认知图挖掘系统研究

认知图是一种知识表达和管理工具,被广泛应用于知识表达和决策制定.传统的认知图建立方法大多依赖于领域内的专家经验,而专家经验往往在一定程度上存在知识的局限性、观点的偏向性等不足,因而通过专家经验建立的认知图可能与现实世界存在着较大的差距.构建了一个基于数据资源的认知图挖掘系统,通过对客观数据资源进行训练来建立认知图,摆脱...     

基于数据资源的认知图挖掘系统研究

认知图是一种知识表达和管理工具,被广泛应用于知识表达和决策制定。传统的认知图建立方法大多依赖于领域内的专家经验,而专家经验往往在一定程度上存在知识的局限性、观点的偏向性等不足,因而通过专家经验建立的认知图可能与现实世界存在着较大的差距。构建了一个基于数据资源的认知图挖掘系统,通过对客观数据资源进行训练来建立认知图,摆脱对专家经验的依赖。该系统主要由数据资源预处理、认知图挖掘、认知图推理等部分组成,在对客观样本数据进行学习并建立认知图的基础上,通过认知图推理机制进行决策分析,最终实现对现实世界的真实模拟。最后通过对客观数据样本进行试验,证明该系统所挖掘出的认知图以及推理分析结果与现实世界基本一致。