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。     

基于数据挖掘的入侵检测研究

针对传统入侵检测系统存在的问题,提出将数据挖掘技术应用于入侵检测系统.论述了常用的数据挖掘算法,提出了-个基于数据挖掘技术的入侵检测系统模型,描述了模型体系结构及主要功能.     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用

基于通用入侵检测轮廓,建立了一个基于数据挖掘技术的异常检测模型,采用关联规则、序列规则对数据进行挖掘,用判定树分类技术对获得的规则进行分类.实验表明,本模型具有较好的效益.     

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。     

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。     

基于数据挖掘的入侵检测技术精确度研究

入侵检测系统一直以来都是多层安全体系架构不可或缺的一部分,与传统的防御解决方案相比,基于数据挖掘的入侵检测有着较高的精确度,并能有效地识别未知的入侵模式.然而,伪肯定率的存在也一直影响着基于数据挖掘的入侵检测系统的深入研究.笔者分析影响入侵检测精确度的因素,提出了一种基于数据挖掘的有效提高精确度和降低伪肯定率的入侵检测方法.