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1.
入侵检测系统中的数据漏报和误报一直是困扰网络安全的问题,只有解决了这个问题才能真正提高网络安全性。通过研究加权关联规则挖掘算法,将关联规则算法应用到入侵检测系统的海量数据挖掘,研究一种基于改进加权关联规则算法的入侵检测系统,并给出了该系统的模型和流程结构,通过测试证实该模型可满足当前网络安全各项入侵检测系统的要求。 相似文献
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针对传统入侵检测系统对数据库入侵检测时只能检测出非法用户,而不能检测出该用户进行的具体恶意事务操作的问题,设计了事务级数据库入侵检测系统。在现有入侵检测技术和角色访问控制理论的基础上,训练阶段采用数据挖掘技术对数据库访问角色的日志进行数据事务间的关联规则挖掘,形成知识规则库;在数据库系统正常运行阶段,利用入侵检测算法检测数据库用户异常行为和进行的恶意事务操作。实验测试结果表明,与传统数据库入侵检测系统相比,本设计根据数据依赖关系进行检测,检测粒度更细,维护相对容易;系统适用于对数据库入侵检测要求比较细化的环境。 相似文献
3.
通过分析研究传统的边缘检测方法,提出了应用粒子群优化算法对边缘检测模板系数进行优化,试验结果表明,该方法利用个体在解空间中的随机速度来调整位置,具有很强的随机性,检测结果比传统方法效果好,鲁棒性好,比其他优化算法方便,没有遗传算法交叉变异等复杂过程. 相似文献
4.
为了提高入侵的检测效率,提出了一种基于数据挖掘的改进的Snort系统.该系统充分利用数据挖掘的入侵检测优点,采用改进的Apriori算法,在Snort原系统基础上增加一个数据异常检测模块,改进了Snort存在的缺点,提高了检测率.通过模拟实验验证和实际网络环境应用分析,得出该系统比原Snort系统具有更高的检测性能,能检测未知的网络入侵,提高计算机系统的安全性. 相似文献
5.
随着技术的发展,网络日趋复杂,防火墙技术所表现出来的不足引出了人们对入侵检测系统（IDS）技术的研究和开发。首先介绍了入侵检测技术、数据挖掘技术和关联规则算法,然后提出了一种基于数据挖掘技术的入侵检测系统模型,并将数据挖掘中的关联规则模型应用到实际中,取得很好的应用效果。 相似文献
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随着技术的发展,网络日趋复杂,防火墙技术所表现出来的不足引出了人们对入侵检测系统(IDS)技术的研究和开发。首先介绍了入侵检测技术、数据挖掘技术和关联规则算法,然后提出了一种基于数据挖掘技术的入侵检测系统模型,并将数据挖掘中的关联规则模型应用到实际中,取得很好的应用效果。 相似文献
8.
遗传算法在入侵检测中的应用研究 总被引：1，自引：1，他引：0
本文简要介绍了入侵检测技术的原理和分类,介绍了遗传算法在入侵检测技术中的应用,以及利用遗传算法为基础和其他技术相结合的一些方法在入侵检测中的应用.通过与单个神经网络的比较,说明基于遗传算法的集成神经网络检测方法能克服单个分类算法的缺陷,提高入侵检测系统的检测率. 相似文献
9.
为了提高网络入侵检测速度和稳定性,提出了一种基于多线程的混合深度包检测方法.该方法首先采用正则表达式的线性系数来对规则集中的正则表达式进行分组,然后对不同正则表达式组采用不同压缩技术进行状态位压缩,生成不同FA （Finite Automata）,最后采用多线程技术对生成的不同FA进行检测.通过实验验证,得出该方法具有较高的压缩和处理性能,同时能有效提高检测的速度和稳定性. 相似文献
10.
提出了一个基于模糊数据挖掘的入侵模型.异常检测的一个主要问题是正常模式随时间变化.如果一个实际的入侵行为稍有偏差就有可能与正常的模式相匹配,而异常检测系统则无法检测到这种入侵行为.为解决这个问题,本文利用模糊数据挖掘技术建立正常模式,并用一组模糊关联规则表示.在进行异常检测时,利用新的审计数据挖掘当前模糊关联规则,并计算其与正常模式的相似度,如相似度低于规定的阈值,使其产生入侵警报.最后,文中利用遗传算法优化模糊成员函数来选择其参数. 相似文献