基于数据挖掘的网络异常行为检测技术设计与实现

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既有的基于数据挖掘技术的入侵检测将研究重点放在误用检测上.提出了基于数据挖掘技术的网络异常检测方案,并详细分析了核心模块的实现.首先使用静态关联规则挖掘算法和领域层面挖掘算法刻画系统的网络正常活动简档,然后通过动态关联规则挖掘算法和领域层面挖掘算法输出表征对系统攻击行为的可疑规则集,这些规则集结合从特征选择模块中提取网络行为特征作为分类器的输入,以进一步降低误报率.在由DARAPl998入侵检测评估数据集上的实验证明了该方法的有效性.最后,对数据挖掘技术在入侵检测领域中的既有研究工作做了总结.
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