基于数据挖掘的入侵检测系统设计

随着互联网的迅速发展,许多新的技术被引入到信息安全领域。采用数据挖掘技术来扩展入侵检测的功能以判别未知攻击是当前的一个研究热点。介绍了一种基于数据挖掘的入侵检测系统模型。     

基于数据挖掘入侵检测模型的设计

在Snort的基础之上建立了基于数据挖掘的网络入侵检测模型,重点设计聚类分析模块以及关联分析器,该模型应用于网络中,可以使信息安全性得到大大提高.     

基于数据挖掘的入侵检测系统研究

介绍了入侵检测技术和数据挖掘技术,以及将数据挖掘技术应用于入侵检测系统的方法.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的入侵检测系统模型.采用关联分析中的Apriori算法进行入侵模式特征的挖掘.通过实验给出数据挖掘技术在入侵检测系统应用中的主要优点和所需解决的问题.     

基于数据挖掘的入侵检测系统研究

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到入侵检测系统中,分析了常用于入侵检测技术中的数据挖掘方法,并将关联分析与分类分析应用到基于主机日志的异常检测中,对数据挖掘算法和如何将数据挖掘算法应用到入侵检测系统进行了研究.实现了一个基于主机日志数据的挖掘模块,通过对IIS日志文件的挖掘,生成访问异常关联规则,为入侵检测系统服务.     

基于数据挖掘的入侵检测系统的初探

计算机网络安全已经成为国家和国防安全的重要组成部分,也成为了经营企业日益关注的焦点。而入侵技术作为防火墙技术的有效补充。本文首先介绍了计算机网络面临的威胁,并由此引出入基于数据挖掘的入侵检测技术,并对该技术进行了介绍和分析,并针对目前入侵技术的缺点提出了需要完善的几个问题。     

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。     

基于数据挖掘的入侵检测的研究与应用

以基于数据挖掘方法的入侵检测技术研究为核心,对数据挖掘技术和入侵检测技术进行了研究和分析,探讨了数据挖掘方法中聚类算法在入侵检测中的应用,提出了一种基于最短距离算法的最近邻优先（NearestNeighbor First）算法,并采用KDD Cup 1999数据集中的数据对该算法的执行效率进行检测.     

基于数据挖掘的数据库入侵检测系统的研究

基于数据挖掘的数据库入侵检测系统模型运用数据挖掘方法,从审计记录中挖掘出用户的正常行为模式,完善滥用检测规则库,实现异常检测和滥用检测。     

基于数据仓库和数据挖掘的入侵检测模型研究

入侵检测(Intrusion Detection)作为一种新的、以主动方式工作的网络安全技术,引起了人们的极大兴趣。目前入侵检测技术普遍引入数据挖掘技术和数据仓库技术。为了使入侵检测系统更有效地工作,就必须提高其检测的准确率,尽量减少漏报和误报的现象。为了达到这一目标,可以从提高数据仓库和数据挖掘的数据质量入手。而把数据仓库的数据抽取、转换和载入技术作为入侵检测系统(Intrusion Detection System)数据获取、转化的方法是一个很好的选择。实践证明,这样可以大大提高入侵检测系统的数据质量,进而提高入侵检测系统的准确率。因此,这可以作为改进目前入侵检测系统产品的一种有效途径。     

基于数据挖掘的多Agent入侵检测系统研究

讨论了数据挖掘技术在入侵检测中的应用,结合多Agent技术提出了一个分布式入侵检测系统应用模型,描述了系统的功能结构,并给出了一个异常检测实例。     

基于改进的K-Means算法入侵检测框架

针对现有网络入侵检测系统存在虚警和报警信息数量大等问题,提出一种改进的K-Means分群算法。该算法针对网络流量中的数据,首先利用改进的KMeans分群算法调整群中心的位置以寻找最佳群中心,让数据资料更加适合分群。接着运用差分算法,寻找出最适合的分群组数与最佳的分群结果。在检测时利用样本与各群间距离来识别是否属于异常或正常群组。仿真实验表明,该算法分群准确率高,误判率低,有效地提高系统的性能。     

基于数据挖掘的入侵检测系统的设计与实现

入侵检测是网络安全领域的一个重要技术,也是当前网络安全理论研究的一个热点。本文提出了一个基于数据挖掘的入侵检测系统DMIDS,并详细介绍了DMIDS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过程。     

基于数据挖掘的入侵检测系统的设计与实现

入侵检测是网络安全领域的一个重要技术，也是当前网络安全理论研究的一个热点。本文提出了一个基于数据挖掘的入侵检测系统DMIDS，并详细介绍了DMIDS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过程。     

基于数据挖掘技术的入侵检测系统模型的研究

通过研究和分析传统入侵检测系统的缺陷,提出了基于数据挖掘技术的入侵检测模型来进行改进,以提高整个系统的检测性能,有效地减少整个系统的虚警率和误警率,对于保护网络安全起到了非常重要的作用。     

基于数据挖掘的网络入侵检测系统的设计与应用

将数据挖掘技术应用到入侵检测中，来自动生成入侵检测规则，实现入侵检测系统的智能化，并实现了一个智能化网络入侵检测系统的模型，阐述了该系统模型的结构及主要功能。该模型为开放的系统模型，具有很好的可伸缩性，可大大减少使用入侵检测系统的代价，有效解决入侵检测系统的环境适应性问题。     

基于数据挖掘的入侵检测系统中挖掘效率的研究

入侵检测在计算机安全系统中发挥着越来越重要的作用,目前入侵检测使用的规则集还是注意依赖于专家分析提取,由于入侵检测系统中数据量很大,使用人工分析的代价是昂贵的.用数据挖掘技术分析网络数据进行入侵检测,可以有效的减少人工分析的工作量,但数据挖掘技术应用到入侵检测中存在着一些问题,特别是挖掘效率的问题,该文提出了使用数据过滤和增量挖掘技术来提高挖掘的效率.     

数据挖掘在网络入侵检测中的应用

数据挖掘又称为数据库中的知识发现,是多学科综合的产物。入侵检测是用于检测任何损害或企图损害系统的保密性、完整性或可用性行为的一种网络安全技术。基于异常检测的人侵检测,有大量的数据需要处理,如何减少误报而又快速地检测出异常,数据挖掘具有很大的空间可以运用。     

基于数据挖掘的三层入侵检测模型研究及应用

本文针对现有入侵检测系统的不足，根据入侵和正常访问模式各种不同的网络数据表现形式以及特定数据分组的出现规律。提出分层的网络检测模型，并在各个检测层建议运用不同的数据挖掘方法代替人工方法抽取入侵特征，以达到提高检测速度和克服人工抽取入侵特征的主观性目的。其中运用的数据挖掘算法主要有：关联挖掘、数据分类。     

基于数据挖掘技术的聚类分析算法在异常入侵检测中的应用

入侵检测已经成为近年来网络安全研究的一个热点,实践证明,基于数据挖掘技术的聚类分析算法是能够有效地帮助建立网络正常行为模型,并且显著提高了入侵检测的速度的算法.     

数据挖掘理论在入侵检测系统中的应用

利用数据挖掘中的分类、关联规则和聚类等技术,完成了对系统审计数据的分析、分类规则的学习及入侵模型的建立,实现了对入侵攻击及系统异常行为的检测。通过对测试结果的分析,验证了将数据挖掘理论融入安全审计分析是可行和有效的。