【摘 要】
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该文在数据挖掘和入侵检测理论的基础上,提出了一种基于数据挖掘技术的入侵检测系统模型,主要是结合数据挖掘中的聚类分析和关联规则算法分析网络数据流和主机日声,在比较各
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该文在数据挖掘和入侵检测理论的基础上,提出了一种基于数据挖掘技术的入侵检测系统模型,主要是结合数据挖掘中的聚类分析和关联规则算法分析网络数据流和主机日声,在比较各类算法实验结果的基础上,针对入侵数据量大、属性值多和实时性要求高等特点改进k均值算法和Apriori算法,以实现入侵检测系统的数据分析和实时性功能.该文将模拟数据集分为训练样本集和入侵实验样本集,对训练样本集进行数据挖掘,先使用聚类分析算法计算得到入侵样本中心,再使用关联规则算法计算得到入侵模型,接着按照建立的入侵检测系统模型输入入侵实验样本模拟网络连接进行入侵检测实验.实验结果表明,数据挖掘智能化技术的应用较好解决了入侵检测中的超大数据量和实时性问题,同时入侵模型库的建立使之具有较好的可扩充性.
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