基于数据挖掘的Snort增强模型的研究

来源 :南京邮电学院学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：h515295585

【摘要】

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Snort是一个简单而有效的基于规则的开源入侵检测系统,但有一定的局限性.论文提出了一个基于数据挖掘的Snort增强模型以采用各种数据挖掘技术来解决Snort的某些局限,还构建了

【作者】

：

李玲娟

【机构】

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南京邮电学院计算机科学与技术系

【出处】

：

南京邮电学院学报

【发表日期】

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2004年4期

【关键词】

：

数据挖掘 SNORT 入侵检测 Data mining Snort Intrusion detection

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Snort是一个简单而有效的基于规则的开源入侵检测系统,但有一定的局限性.论文提出了一个基于数据挖掘的Snort增强模型以采用各种数据挖掘技术来解决Snort的某些局限,还构建了基于案例推理(CBR)的应用实例,良好地验证了模型的正确性和灵活性,且由于"自适应"的特点,该模型还具有较强的可扩展性和交互性.

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