【摘 要】
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该文在原有的分布式智能入侵检测系统(DⅡDS)的基础上,提出应用数据挖掘技术实现入侵模式的自学习方法,有效地解决了该系统在检测规则知识维护及更新上的问题,使系统具有较好的适应性和扩展性.入侵检测系统的关键在于模式规则的准确性与概括性.在入侵检测系统中,该文利用数据挖掘技术实现对海量数据的分析处理,发现信息之间隐藏的模式,在构造基于时间和统计的特征的基础上,通过机器学习得到新的检测规则以实现系统知识
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该文在原有的分布式智能入侵检测系统(DⅡDS)的基础上,提出应用数据挖掘技术实现入侵模式的自学习方法,有效地解决了该系统在检测规则知识维护及更新上的问题,使系统具有较好的适应性和扩展性.入侵检测系统的关键在于模式规则的准确性与概括性.在入侵检测系统中,该文利用数据挖掘技术实现对海量数据的分析处理,发现信息之间隐藏的模式,在构造基于时间和统计的特征的基础上,通过机器学习得到新的检测规则以实现系统知识的自动更新.该文在数据挖掘中采用关联规则和频繁事件模式实现了数据聚集、特征建立和特征选择的功能.根据网络数据的具体情况,该文还使用了轴属性、参考属性、相关支持度、层次宽度近似挖掘等方法对挖掘算法进行扩展,并论述了模式可视化、分析、比较及特征提取等方法.最后,该文对系统模型应用于网络拒绝服务攻击环境的实例进行了分析,并提出了一种应用聚类分析对系统的改进方法.
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