数据挖掘技术在网络入侵检测系统中的应用

本文基于数据挖掘过程,对入侵检测系统在数据对象与组件交互规范化描述、数据融合应用、综合决策等方面进行了研究。包括入侵检测系统中的数据挖掘模型、系统体系结构、系统核心模块。     

数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用研究

为应对网络入侵,把改进的K-MEANS及DBSCAN算法进行综合,引入至入侵检测系统中,对通用检测记录集的异常检测试验表明,该设计的入侵检测算法具有非常高的效率和准确性.     

基于数据挖掘的入侵检测技术研究

当今社会信息安全问题引起了人们的广泛关注。本文介绍了入侵检测的重要性以及传统入侵检测的类型和局限性,指出利用数据挖掘技术可以克服这些局限性。本文给出了数据挖掘技术的定义、入侵检测模型数据挖掘过程、基于数据挖掘的入侵检测框架,最后指出了需要继续研究的几个热点问题。     

基于数据挖掘的入侵检测技术研究

随着网络范围的不断扩大,网络攻击也日益增多。现存的入侵检测系统迫切需要提高以适应日益增长的需求。由此,产生了将数据挖掘技术应用于传统入侵检测技术的方法。数据挖掘是从大量的数据中,抽取出潜在的、有价值的知识（模型或规则）的过程。在入侵检测系统中使用数据挖掘算法是入侵检测系统研究中一种新的趋势,这一领域技术的成熟将会有助于提高主机和网络的安全性。为此,本文针对基于数据挖掘的入侵检测技术进行研究,首先对于数据挖掘入侵检测系统的优势及其研究现状进行了分析,并在此技术上研究其工作流程以及具体的功能模块,以期为网络安全的研究尽自己的一份努力。     

基于数据挖掘的入侵检测模型设计与应用的研究

入侵检测技术和其它防护技术的出现使网络信息安全保护从被动走向主动,进一步完善了网络安全防御体系。入侵检测系统以数据分析为核心,而计算机系统的复杂化和网络数据的海量化,给我们处理审计数据带来极大的困难,数据挖掘技术的出现为解决这个问题提供了有效的手段,并使检侧规则的自动提取成为可能。目前,将数据挖掘应用于入侵检测已成为一个研究热点。本文在分析现有网络入侵检测系统的基础上,提出了基于数据挖掘的入侵检测系统模型。     

基于数据挖掘和复杂事件处理的入侵检测系统研究

本文对现有的基于数据挖掘技术的入侵检测系统存在的问题进行了研究,提出将复杂事件处理技术应用到检测系统中,并提出一个基于数据挖掘和复杂事件处理技术的分布式入侵监测系统体系结构。     

入侵检测技术在网络安全问题中的应用

随着Internet网络技术和计算机信息技术的飞速发展,计算机网络逐渐渗透到人们的日常生活、学习与工作之中,它为广大的用户带来了显著地使用方便性,从而促进了人类社会、经济和文化的发展。但是,网络安全问题成为制约计算机网络技术进一步发展的最大障碍,入侵检测技术随之而生。     

入侵检测技术在数据库系统的应用

入侵检测是检测和识别针对计算机系统和网络系统的非法攻击或违反安全策略事件的过程.数据库入侵检测系统的研究与设计借鉴了针对网络和针对主机的入侵检测技术,又考虑了数据库自身的特点.     

蜜罐技术在移动网入侵检测中的应用

针对当前2G、2.5G移动核心网MAP协议的安全性缺陷,深入研究了蜜罐技术,将蜜罐关键技术与移动核心网入侵检测技术相结合,提出基于蜜罐系统的入侵检测模型.实验结果表明,蜜罐系统能够实现对入侵行为的追踪定位,进一步增强移动核心网用户信息安全防护能力.     

数据挖掘技术在电子商务中的应用

电子商务采用数据挖掘技术,是把丰富的数据源信息进行有效组织利用,这对电子商务具重要价值。本文深入探讨了数据挖掘技术在电子商务中的应用。     

人工免疫原理在网络入侵检测中的应用

通过把人工免疫机理引入到网络入侵检测技术中,出现了一个新兴的研究方向:基于人工免疫的网络入侵检测。在概述生物免疫原理的基础上,详细讨论了目前基于人工免疫的入侵检测中的关键技术。     

数据挖掘在IDS中的应用

入侵检测系统是一种检测网络入侵行为的工具,然而现在的入侵检测系统内部的知识库中的入侵模式正常模式和异常模式往往不能很好地反应入侵行为的特征,所以有时候经常出现漏报或误报的情况,另外系统提取的用户行为特征有时候也不能正确地反映用户的实际行为特征。针对这一情况详细讨论了数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用,提出了采用数据挖掘技术的入侵检测系统的结构模型。     

数据挖掘在客户细分中的应用

随着客户群体的逐步壮大和日趋成熟,客户关系管理在各个领域广泛应用,开展客户关系管理和进行客户细分的意识在企业中逐步增强。基于此,将数据挖掘工具应用于客户关系管理中的客户细分理论和方法的研究,成为每个企业都必须面对和迫切需要解决的一项重要课题。本文运用数据挖掘工具对企业中已有客户群体按照特征不同进行细分,从而帮助企业采取一对一的营销策略,提升企业的综合竞争能力。     

改进的k-means算法在入侵检测中的应用

k-means算法在运行过程中对聚类中心有着很高的要求,本文通过萤火虫算法初始化k-means算法的聚类中心,从而确保k-means算法得到更好的聚类效果。     

移动Agent在入侵检测系统中的应用

本文简单介绍了移动Agent和入侵检测系统,介绍了基于移动Agent的入侵检测模型,最后提出了一些移动Agent入侵检测系统还存在的一些问题。     

入侵检测系统分析

入侵检测系统,实质上是一个关于如何把对系统具有恶意的行为（或事件）从大量的系统行为中区分出来的分类系统。其核心问题就是如何从己知数据中获得系统的正常行为知识和有关入侵行为的知识（定义、描述系统的行为）。入侵检测系统极其技术是当前网络安全领域研究的重点。本文主要分析和介绍了入侵检测系统的工作流程和部署,并详细介绍了入侵检测系统的分类和入侵检测技术。     

人侵检测系统中数据挖掘技术的应用和改进

随着以太网的快速发展,基于网络的攻击方式越来越多,传统的入侵检测系统越来越难以应付.本文将数据挖掘技术引入到入侵检测系统中来,分析网络中各种行为记录中潜在的攻击信息,自动辨别出网络入侵的模式,从而提高系统的检测效率.在数据挖掘算法中,本文采用了当前使用最广泛的DBSCAN及K-MEANS井法,并对K-MEANS实施了优化改进,把改进的K-MEANS及DBSCAN算法进行综合,引入至入侵检测系统中.通过对通用检测记录集的异常检测试验表明,本文设计的入侵检测算法具有非常高的效率和准确性.     

浅析数据挖掘技术在CRM中的应用

客户关系管理(CRM)以客户为中心的思想发展而来的管理理论,在激烈的市场竞争中,推行客户关系管理是企业获得忠诚顾客,增强市场竞争力的重要途径。有效的客户关系管理离不开客户数据分析,而数据挖掘则是进行客户数据分析的基本技术和方法。     

协议分析在入侵检测系统中的应用

模式匹配是入侵检测系统中常用的方法,这种算法速度快、效率高。但是单独使用模式匹配方法来检测入侵还存在一些弊端。为此,给出了一种高效、可靠的检测方法,即结合使用协议分析与模式匹配的分析方法,同时给出一个例子来说明协议分析的实现过程。     

浅析入侵检测技术

入侵检测作为一种积极主动的安全防护技术,提供了对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护,在网络系统受到危害之前拦截和响应入侵。从网络安全立体纵深、多层次防御的角度出发,入侵检测理应受到人们的高度重视。