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。     

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。     

数据挖掘在网络异常检测中的应用

简要介绍了入侵检测技术,研究将数据挖掘技术应用于网络异常检测,应用数据挖掘中的关联分析方法和序列模式分析的方法提取网络审计数据中的正常或异常的行为模式,这种模式用频繁情节规则表示.     

数据挖掘技术在入侵检测中的应用

回顾了入侵检测技术和数据挖掘技术，介绍了数据挖掘技术在入侵检测中的应用，以及如何利用这种技术建立入侵模型。     

数据挖掘在入侵检测中的应用

本文研究了数据挖掘在入侵检测领域中的应用,对一种关联规则Apriori算法进行了分析,并提出了一种改进的算法,实现了对审计日志等大量数据进行数据处理,可以在检测系统对各种攻击方法的本质了解较少时,从安全审计数据本身的数据中发现异常。     

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。     

序列模式在入侵检测中的应用

简单介绍了入侵检测技术的基本概念和发展情况，提出了用数据挖掘中的序列模式分析方法提取网络的正常或异常模式，用频繁情节规则来描述模式，用于入侵检测。     

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。     

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。     

数据挖掘在入侵检测中的应用

随着信息技术的迅速发展,网络安全已成为计算机领域的重要研究课题之一。入侵检测技术是一种主动保护网络安全的技术,它是继防火墙、数据加密等传统的网络安全保护措施后的又一种安全保障技术。而数据挖掘技术在未知知识获取方面具有独特的优势。本文分析了数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用的体系结构、研究方向、主要优点、所需解决问题及今后的研究方向。     

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     

入侵检测中数据挖掘技术的应用研究分析

随着计算机的发展,它在现代社会扮演着越来越关键的角色.而网络安全正成为逐渐严重的问题,受到人们的广泛关注.本文详细分析近年来网络安全研究热点之一的入侵检测技术,概述了多种基于数据挖掘的入侵检测技术,对这些技术进行了分析和比较,并给出了一个基于数据挖掘的入侵检测系统框架.最后讨论了该领域当前存在的问题及今后的研究方向.     

基于模糊数据挖掘技术的入侵检测算法与应用

基于数据挖掘技术的入侵检测技术是近年来研究的热点,目前有不少入侵检测系统中都采用了关联分析的数据挖掘方法,现有的关联分析算法只能够解决数据中分类属性的挖掘,对于数值属性则不能直接使用,然而网络流量数据中包含了许多反映入侵状况的数值属性,已有学者提出了将数值属性先进行分类而后再进行关联分析的挖掘方法,然而这种方法带来的问题是在进行异常和正常划分时存在明确的界限,即“尖锐边界问题”,由于网络安全概念自身具有一定的模糊性,因此明确的界限可能会导致误报和漏报的情况产生,从而影响检测效果,文中提出了一种基于模糊关联挖掘技术的入侵检测算法,并采用遗传算法确定划分模糊集合的隶属度函数参数,最后的实验结果说明了该算法的有效性。     

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。     

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。     

入侵检测中攻击模式的挖掘

数据挖掘方法可以处理庞大的日志审计数据，并更快地提取入侵模式．提取网络入侵模式所用的2个核心算法是关联规则算法和序列规则算法．它们被用于提取每个连接记录内部和记录间的特征模式．在原算法的基础上，采用向量标识频集的方法，使其较好地达到时间和空间的平衡．     

Algorithm of Intrusion Detection Based on Data Mining and Its Implementation

Intrusion detection is regarded as classification in data mining field. However instead of directly mining the classification rules, class association rules, which are then used to construct a classifier, are mined from audit logs. Some attributes in audit logs are important for detecting intrusion but their values are distributed skewedly. A relative support concept is proposed to deal with such situation. To mine class association rules effectively, an algorithms based on FP-tree is exploited. Experiment result proves that this method has better performance.