【摘 要】
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入侵检测作为主动的安全防御技术,是计算机网络中继防火墙之后的第二道安全防线,是近年来安全领域的研究热点.入侵检测模型以及检测算法,是我们研究入侵检测所要解决的核心问
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入侵检测作为主动的安全防御技术,是计算机网络中继防火墙之后的第二道安全防线,是近年来安全领域的研究热点.入侵检测模型以及检测算法,是我们研究入侵检测所要解决的核心问题.该文研究了基于数据挖掘的网络入侵检测技术,目的是利用数据挖掘程序处理采集到的网络数据,形成能够精确鉴别入侵模式和正常模式的计算模型,避免了对审计数据的人工分析和对入侵模式的人工编码过程.该文提出了两种网络入侵检测模型以及检测算法:一种是基于分类的入侵检测模型及其检测算法,对网络中的各种行为模式进行分类,提取出入侵行为特征进行检测;第二种方法是基于关联规则挖掘的网络入侵检测模型以及检测算法,通过挖掘网络数据属性间的相互关系,计算出正常模式下的置信度和支持度,并建立网络的正常行为模型.该文通过自己开发的网络数据采集器,在实验室的局域网上进行了实验和仿真.
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