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基于数据挖掘的网络入侵检测技术研究
被引量：
16
1
作者
朱岸青
张昌城
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2008年第2期318-322,共5页
现有NIDS的检测知识一般由手工编写,其难度和工作量都较大。将数据挖掘技术应用于网络入侵检测,在Snort的基础上构建了基于数据挖掘的网络入侵检测系统模型。重点设计和实现了基于K-Means算法的异常检测引擎和聚类分析模块,以及基于Apri...
现有NIDS的检测知识一般由手工编写,其难度和工作量都较大。将数据挖掘技术应用于网络入侵检测,在Snort的基础上构建了基于数据挖掘的网络入侵检测系统模型。重点设计和实现了基于K-Means算法的异常检测引擎和聚类分析模块,以及基于Apriori算法的关联分析器。实验结果表明,聚类分析模块能够自动建立网络正常行为模型,并用于异常检测,其关联分析器能够自动挖掘出新的入侵检测规则。
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关键词
异常检测
入侵检测
数据挖掘
聚类
分析
关联
分析
关联
分析器
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职称材料
题名
基于数据挖掘的网络入侵检测技术研究
被引量：
16
1
作者
朱岸青
张昌城
机构
广东工贸职业技术学院计算机系
暨南大学计算机系
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2008年第2期318-322,共5页
文摘
现有NIDS的检测知识一般由手工编写,其难度和工作量都较大。将数据挖掘技术应用于网络入侵检测,在Snort的基础上构建了基于数据挖掘的网络入侵检测系统模型。重点设计和实现了基于K-Means算法的异常检测引擎和聚类分析模块,以及基于Apriori算法的关联分析器。实验结果表明,聚类分析模块能够自动建立网络正常行为模型,并用于异常检测,其关联分析器能够自动挖掘出新的入侵检测规则。
关键词
异常检测
入侵检测
数据挖掘
聚类
分析
关联
分析
关联
分析器
Keywords
abnormal detection
intrusion detection
data mining
clustering analysis
association analysis
association analyzer
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于数据挖掘的网络入侵检测技术研究
朱岸青
张昌城
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2008
16
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