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     

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。     

基于元学习的网络入侵协同检测框架

提出了一种基于元学习的网络入侵协同检测框架.利用数据挖掘/分布式数据挖掘技术提取检测到新型攻击行为的模式,并实时地加入攻击特征库;利用元学习方法进行协同检测,并给了出一个改进的最佳检测模型的搜索算法,能够自动地调整分类算法的参数和系统阈值.     

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。     

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。     

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。     

基于数据挖掘的入侵检测及算法优化

本文首先在分析目前入侵检测系统局限性的基础上,提出一种基于数据挖掘方法的入侵检测系统,阐述了其原理、工作流程,着重探讨了其中关键算法,可见用改进后的算法进行入侵检测,效率优于传统的方法。     

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.     

WA-IDS： A Distributed Intrusion Detection System Based on Data Mining

Aiming at the shortcomings in intrusion detection systems (IDSs) used in commercial and research fields, we propose the MAIDS system, a distributed intrusion detection system based on data mining. In this model, misuse intrusion detection system (MIDS) and anomaly intrusion detcction system (AIDS) are combined. Data mining is applicd to raise detection performance, and distributed mechanism is employed to increase the scalability and efficiency. Host- and network based mining algorithms employ an improved Bayesian decision theorem that suits for real security environment to minimize the risks incurred by false decisions. We describe the overall architeeture of thc MA-IDS system, and discusss pecific design and implementation issue.     

基于最小完美哈希函数的数据挖掘算法

提出了一种基于最小完美哈希函数的关联规则的挖掘算法.这一基于Apriori的算法在综合了传统哈希剪枝技术的同时,充分利用了最小完美哈希函数的优点,从而在保证静态数据库关联规则挖掘的同时,使对关联规则的哈希结构数据进行动态调整成为可能.这一算法不仅提高了挖掘效率,而且通过抑制哈希地址冲突提高了算法的稳定性和可用性.     

数据挖掘在入侵检测技术中的应用研究

针对入侵检测系统的特点,分析了数据挖掘在入侵检测技术中应用的研究现状,并利用数据挖掘技术在处理海量警报数据方面的优势,提出了一个入侵警报分析系统模型,通过对入侵检测系统产生的警报进行分析,减少了警报数量,提高了系统的检测效率和实用性.     

数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用

研究了系统化的通用入侵检测方法，其核心思想是使用数据挖掘技术去建立正常的系统和用户行为模式，使用Tcpdump抓取网络数据包，采用两种数据挖掘方法对网络数据包进行分析。同时，为了满足有效学习(挖掘)和实时检测的双重挑战，提出了一个构建网络入侵检测系统的基于代理的体系结构。     

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。     

基于改进遗传算法的关联规则挖掘

在关联规则的挖掘过程中引入遗传算法,并且结合一个实例,给出了详细的利用遗传算法挖掘关联规则的实现方法。遗传算法的引入很好的避免了规则集中的"假规则"问题。同时,在算法的具体实现过程中,采用了截断赌轮、动态变异概率等方法,有效避免了遗传算法中早熟现象的发生。     

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。     

计算机网络入侵检测中的数据挖掘

针对入侵检测系统存在的问题,设计了一个基于数据挖掘技术的计算机网络入侵检测系统,给出主要结构和功能,分析了网络控制系统中的应用。