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分析了入侵检测中应用数据挖掘技术的基本思想,提出了一种基于数据挖掘的分布式入侵检测算法,并对该算法进行了仿真实验。结果证明,该算法能从大量网络流量连接记录中,挖掘出不同类型的关联入侵规则。 相似文献
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分析了异常入侵检测存在的问题,研究了基于模糊聚类的入侵检测算法。该算法采用C-均值算法,通过训练数据聚类、异常聚类划分和行为判定等3个步骤实现异常入侵检测。试验采用KDD99数据进行了测试,证明该算法是可行和有效的。 相似文献
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开展面向大规模网络的入侵检测与预警系统的研究,对于提高我国网络系统的应急响应能力、缓解网络攻击所造成的危害、提高系统的反击能力等具有十分重要的意义。首先对国内外的研究现状进行综述;然后,提出了面向大规模网络的入侵检测与预警系统的体系结构与组成;最后,着重对与本系统研制相关的关键技术与难点进行论述。 相似文献
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甘剑 《武警工程学院学报》2004,20(2):77-80
入侵检测系统作为一种新型的信息安全防护措施是当前研究的热点之一。根据入侵检测系统情况 ,可知各种入侵检测方法和体系结构所存在的缺陷 ,对新一代入侵检测系统的研究和开发提出了可行的方案。 相似文献
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在分析目前入侵检测系统所面临问题的基础上,提出了一个基于移动agent的入侵检测系统模型.该系统具有安全性强、可移植性好、效率高等突出特点,代表了入侵检测技术发展的方向. 相似文献
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入侵检测系统是继防火墙之后的第二道网络安全防线。讨论了现有入侵检测技术 ,分析了该技术存在的问题 ,介绍了几种能较好解决这些问题的智能入侵检测新技术。 相似文献
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对模糊入侵事件进行了描述,分析了模糊入侵事件间的相似性,提出了基于模糊ECA规则的入侵检测知识表示方法,并阐述了模糊ECA规则的分析过程,以解决入侵行为的不确定性。 相似文献
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在进行事件分析之前,网络入侵检测系统首先要面对数据缩减的问题。以ANIDS为背景,分析了两种重要的数据缩减技术:相关特征子集选择和特征再构造。提出了一种基于Wrapper方法的最优特征子集选取算法SRRW。在考虑学习算法偏置的情况下,通过识别强相关特征并引入约束,能够更快地搜索并获得最优的相关特征子集。从特征再构造角度出发实现数据缩减,并通过因子负荷量矩阵分析了原始特征之间的相关性。 相似文献
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在网络入侵检测中单独使用一种机器学习方法检测存在盲区,检测精度较低,提出一种基于GSO优化权值的异构集成学习入侵检测算法.在构造基分类器中,通过对样本集的采样和特征集的选择增大各个基分类器样本间的差异性;通过不同学习算法对样本集的学习增强基分类器的差异度,通过加权方式集成得到检测结果.在设计权值时,引入萤火虫优化算法,... 相似文献