人侵检测系统中数据挖掘技术的应用和改进 |
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作者姓名: | 孙珖斯 刘云 张振江 |
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作者单位: | 北京交通大学,北京,100044 |
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摘 要: | 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.
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关 键 词: | 入侵检测 数据挖掘 网络异常流量 K-MEANS 算法改进 |
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