【摘 要】
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随着网络应用的迅猛发展,网络的安全问题也显得越来越突出。传统的网络入侵检测技术的局限性越来越明显,已经不能适应网络新攻击层出不穷和数据量日益增大的趋势。数据挖掘能
【出 处】
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华北电力大学(保定) 华北电力大学
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随着网络应用的迅猛发展,网络的安全问题也显得越来越突出。传统的网络入侵检测技术的局限性越来越明显,已经不能适应网络新攻击层出不穷和数据量日益增大的趋势。数据挖掘能从大量数据中提取出潜在的有应用价值的模式,而粗糙集理论作为一种分析不确定知识的强有力的数学工具,为数据挖掘提供了一种崭新的工具。本文在研究了入侵检测技术和数据挖掘方法基础上,建立了误用检测和异常检测结合的系统结构。通过粗糙集方法在预处理和属性约简中的应用,减小了处理数据的规模,提出的改进约简算法更适应于入侵检测这样大数据集的问题。通过粗糙集和关联规则挖掘建立了规则库,利用属性重要性提出了基于距离的异常检测,通过测试集上的实验得到了验证。
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