数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用研究

随着计算机网络技术的不断发展，信息安全问题变得越来越重要。传统的安全保护技术和防火墙技术已经远远不够，迫切需要一种能够及时发现并报告系统入侵的技术，即入侵检测系统（IDS）。入侵检测系统作为一种积极主动的安全防护措施，能检测未授权对象对系统的恶意攻击，并监控授权对象对系统资源的非法操作，阻止入侵行为。论文介绍了数据挖掘和入侵检测的有关知识，并且分析了在入侵检测系统使用数据挖掘技术的体系结构和检测模型的工作过程、功能，并对未来入侵检测系统的发展有所预测。     

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。     

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.     

数据挖掘算法在入侵检测中的应用研究

本文对入侵检测的现状进行了分析,在此基础上重点研究了数据挖掘算法在异常检测和误用检测中的具体应用。对于异常检测,主要研究了分类算法;对于误用检测,主要研究了模式比较和聚类算法;在模式比较中又以关联规则和序列规则为重点研究对象。本文最后对目前数据挖掘算法在入侵检测中应用所面临的难点进行了分析,并指明了今后的研究方向。     

数据挖掘在网络入侵检测系统中的应用

探讨了网络入侵检测中应用数据挖掘技术的可行性和必要性,提出一种基于数据挖掘的入侵检测系统模型,并对该模型中数据挖掘算法进行研究,提出该系统应用Apriori算法的改进思路,实现入侵检测自动化,提高检测效率和检测准确度。     

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。     

数据挖掘技术在入侵检测中的应用研究

入侵检测是计算机系统安全和网络安全重要的一个研究焦点。由于入侵手段日新月异,即使现在有多种可用的机制来检测入侵,单一的方法系统还是无法识别新类型的入侵,或者有可能发出假的警报。本文介绍了多种数据挖掘技术在计算机系统和分布式计算机网络中开发入侵检测系统的多种有效方式和方法,并做了研究。     

数据挖掘技术在校园网络入侵检测系统中的应用

随着校园网络范围的不断扩大,技术的不断进步,网络攻击也日益增多,而且危害程度也越来越大。因此,传统的利用模式匹配技术的入侵检测方法就存在很多的局限性,本文在入侵检测和数据挖掘技术的理论基础上,设计出一种基于数据挖掘的入侵检测系统模型结构。     

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。     

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.     

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。     

探究信息安全下的数据挖掘的智能化入侵检测系统

智能化入侵检测系统可以发现并且及时阻止一些未知或者已知的滥用系统侵入到我们日常所用系统中。这种系统能够自主完成学习以及改善功能。在此模型中收集数据的是一些活动的监测Agent,然后由移动Agent将采集到的数据传送给相关的序列生成器,再由其将所发生的事件进行排序之后传给进行证据发现的发掘引擎,发现证据之后将其传送给检测引擎,同时评估目前规则中所具有的相似性,之后对其进行决策,一般这个环节是由决策引擎来掌控,最后对整个数据库进行维护并且将指令散布给各个活动的监测Agent。     

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。     

基于蚁群聚类算法的数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用研究

本文对入侵技术和聚类算法进行分析,明确相关技术在实践中存在的问题,在此基础上对变异因子进行分析,通过相关程序的计算,保证计算结果的准确性。然后把蚁群算法相关问题作为研究点,对蚁群算法的改进技术进行系统的探究。     

基于数据融合的入侵检测研究

目前入侵检测系统在应对多目标协同攻击和时间分散攻击,没有很好的解决方法。在复杂的网络环境中,为了提高入侵检测系统的检测速度和精度,在研究现有入侵检测系统不足的情况下,提出了一种基于数据融合的入侵检测模型,实现了各个组成模块的功能。实验表明,该系统在减少系统的漏报率和误报率的情况下,可以应对一些复杂的攻击手段。     

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.