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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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1种基于可变精度粗糙集的网络入侵检测模型 总被引：1，自引：0，他引：1
当前各网络入侵检测算法的准确率仍不尽人意；针对此问题。提出1种基于可变精度粗糙集（Variable Precision Rough Set）的网络入侵检测模型。模型通过粗糙集对不确性数据进行筛选。再利用粒子群算法对数据进行约简，然后再根据设定的阀值，用可变精度粗糙集导出规则并得到检测结果。实验结果表明。本模型运用的粒子群算法数据约简速度高于利用遗传算法的同类模型，且基于可变精度粗糙集的入侵系统检测准确率比基于非可变精度粗糙集的检测系统高。 相似文献
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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
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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
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针对目前对于网络入侵检测准确率不高的问题,本文提出一种基于深度置信网络(Deep Belief Networks,DBN)和SOFTMAX的入侵检测模型。该模型可以自动地对网络信息进行拦截、处理并进行入侵检测。为了验证该模型的有效性,本文将KDD CUP 99-10%和KDD CUP 99-Correct数据集作为实验对象,总正确率分别达到了99.67%和99.42%。通过对比实验,将DBN和BP神经网络,TANN等算法进行对比,实验结果证明DBN-SOFTMAX相较于其他算法具有更高的检测效果。 相似文献
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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,本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. 相似文献
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基于MATLAB神经网络工具箱,构建了一个BP神经网络入侵检测系统,采用改进的BP神经网络Levenberg-Marquardt优化算法进行入侵检测,实验表明,具有较高的检测率。 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
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沙尘暴尘源形成及分布 总被引：8，自引：0，他引：8
沙尘暴(sand—duststorm)系指强风把地表大量沙尘卷入到空中，使空气特别浑浊，水平能见度低于1000m的灾害性天气现象。是1种危害性极大的灾害性天气。它的发生和发展是加速土地荒漠化的重要过程，又是土地荒漠化发展到一定程度的具体体现。沙尘暴尘源物质的形成及分布是形成沙尘暴必不可少的物质条件。本文在查阅分析了大量关于沙尘暴研究等文献的基础上，从沙尘暴尘源形成因素、尘源种类及分布等方面，对沙尘暴尘源的研究进行了简要的总结，反映沙尘暴尘源方面的研究进展。 相似文献
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Osborn HF 《Science (New York, N.Y.)》1897,5(119):576-577
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Lyman T 《Science (New York, N.Y.)》1917,45(1156):187-189