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。     

入侵检测系统规则的挖掘

针对基于网络的入侵检测系统Snort,提出了一种新颖的规则挖掘方法.这种方法希望帮助Snort入侵检测系统,自动从检测的攻击数据中生成误用检测规则,实现自动检测最新攻击和异常攻击的能力.为了达到这样的功能,设计了一个规则挖掘模块,它能够应用数据挖掘技术从收集的检测攻击包中提出新的攻击规则,并且转化到Snort系统的检测...     

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。     

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。     

高校科研决策支持系统的开发

主要介绍了基于知识发现的高校科研决策支持系统的开发过程,其中介绍了系统开发的背景、系统开发工具、系统的数据库设计及系统各主要功能模块的设计和功能实现,重点介绍了决策支持模块中关联支持子模块所使用的技术支持及数据挖掘中关联规则挖掘的Apriori算法,并且提出了对系统进一步的改进建议。     

一种基于数据挖掘的Snort系统的设计与应用

为了提高入侵的检测效率,提出了一种基于数据挖掘的改进的Snort系统.该系统充分利用数据挖掘的入侵检测优点,采用改进的Apriori算法,在Snort原系统基础上增加一个数据异常检测模块,改进了Snort存在的缺点,提高了检测率.通过模拟实验验证和实际网络环境应用分析,得出该系统比原Snort系统具有更高的检测性能,能...     

一种数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用

本文利用数据挖掘技术对用户命令进行关联规则及序列模式的挖掘,有效的揭示了用户的行为模式规律,利用RIPPER算法产生的规则提高了对已知攻击和未知攻击检测的准确性,实现了一个基于数据挖掘技术的入侵检测系统。     

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.     

用数据挖掘的方法构建可扩展的入侵检测系统

利用审计程序提取了一个能够描述每个网络连接或者主机会话的扩展的属性集 ,并利用数据挖掘程序学习那些可以精确描述入侵行为和正常活动的规则 .这些规则可以用于滥用检测和异常检测 .并且提出了一个数据挖掘在构建可扩展的入侵检测系统时的框架 ,针对不同方式的入侵 ,该框架采用不同的模式进行检测 ,并形成最后的结论     

基于故障诊断的数据挖掘系统

故障诊断规则获取一直都是研究的热点之一。粗集作为分类数据挖掘方法的一种，是故障诊断的一种新的有效方法。首先介绍了基于故障诊断的数据挖掘系统特点及结构，然后介绍各模块功能，并论述了相关的粗集理论及具体算法，最后给出了系统的应用实例。     

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。     

审计日志的关联规则挖掘

研究了在入侵检测系统中利用数据挖掘技术从审计日志中挖掘关联规则的方法，针对现有关联规则算法应用于入侵检测系统引起的问题，提出了利用本质属性限制无趣规则的产生、利用行向量的位运算提高Apriori算法时间性能的一种高效改进算法。该算法不需生成候选频繁集和剪枝操作，避免了因无趣规则引起的大量运算。因而能提高入侵检测系统的效率。     

基于数据挖掘的入侵检测设计与实现

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。     

数据挖掘技术在个性化网络教学系统中的研究与实现

基于数据挖掘技术设计并实现了个性化网络教学系统。该系统添加了数据挖掘模块,模块中采用Clope算法对HTML文档进行聚类分析,找出具有相似特性的学生群体,从而帮助教师进行有针对性的教学;同时,采用Apriori算法,根据学生的访问序列,挖掘出频繁项目集和关联规则模式,从而借助于网络向学生提供个性化教学服务。研究表明:使用数据挖掘技术能在一定程度上提高网络教学系统的个性化推荐服务水平。     

一种快速数据挖掘方法及其在IDS中的应用

为了解决传统数据挖掘技术在入侵检测系统中引起的"尖锐边界"等问题 ,采用了模糊数据挖掘技术.为了进一步提高挖掘模糊关联规则的效率,提出了一种推广的FP-tree算法来挖掘最大频繁项目集.将这一算法应用到入侵检测系统(IDS)中的结果表明它可以显著提高挖掘关联规则的速度.     

基于数据挖掘的入侵检测模型设计与应用

入侵检测技术和其它防护技术的出现使网络信息安全保护从被动走向主动,进一步完善了网络安全防御体系。入侵检测系统以数据分析为核心,而计算机系统的复杂化和网络数据的海量化,给我们处理审计数据带来极大的困难,数据挖掘技术的出现为解决这个问题提供了有效的手段,并使检侧规则的自动提取成为可能。目前,将数据挖掘应用于入侵检测已成为一个研究热点。本文在分析现有网络入侵检测系统的基础上,提出了基于数据挖掘的入侵检测系统模型。     

数据挖掘在免疫入侵检测中的应用

论述了数据挖掘在免疫IDS系统中的应用，详细描述了关联规则和序列模式挖掘算法，在一定程度上弥补了阴性选择算法的不足。并提出了一个新的基于数据挖掘和人工免疫的入侵检测模型，克服了现有入侵检测模型的缺点。     

数据挖掘技术在电气设备在线监测系统中的应用

介绍了电气设备在线监测系统和数据仓库与数据挖掘技术,分析了数据挖掘技术在三里变电站电气设备在线监测系统中的应用,探讨了数据挖掘步骤中两个最重要的模块——数据处理模块和预测模块,对扭转当前在线监测系统中“信息丰富、知识匮乏”的局面做了一个非常有益的尝试,并取得了较好的效果。     

基于Linux的小型网络入侵检测系统的设计与实现

采用C语言为程序设计语言,GTK为开发工具,MySQL为数据库平台,设计一个基于Linux的小型入侵检测系统.该系统的网络数据包捕获模块、网络协议分析模块、存储模块、响应模块、入侵事件检测模块、规则解析模块和界面管理模块等7个模块均获得实现.系统采用的技术路线和设计方法是有效和可行的.     

基于数据挖掘的NIDS日志分析系统

网络入侵检测系统由于采用单包分析技术,具有较高的误报率,影响其实用性。文章提出了采用数据挖掘技术对入侵检测的报警消息进行分析的方法,设计并实现了一个日志分析系统。该系统使用数据挖掘的关联规则和序列分析技术,对入侵检测系统的警报日志信息挖掘,寻找黑客入侵的规律。并利用发掘的规律实时分析警报信息,提高入侵检测系统的警报精确度,降低系统管理员的工作强度。