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数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
随着网络技术和网络规模的不断发展，网络入侵的风险和机会越来越多，网络安全已经成为无法回避的问题。因此为了保护越来越多的重要数据，入侵检测技术成为了一种非常关键的技术。本文陈述了入侵检测方法的基本思想，探讨了基于数据挖掘的入侵检测技术，建立了基于数据挖掘的网络入侵检测系统模型．最后通过一个实例说明了在该系统中入侵检测技术的应用。 相似文献
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计算机技术和Internet的飞速发展,使网络信息安全问题成了焦点。传统的入侵检测系统已不能应付越来越复杂的攻击方式,为此将数据挖掘技术引入到入侵检测系统中。本文介绍了基于数据挖掘技术的入侵检测模型的工作过程及各个部件的功能,并对数据挖掘算法在入侵检测中的应用进行了分析。 相似文献
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随着电子商务的迅速发展,越来越多的关键业务已经移植到网络上,网络安全越来越引起人们的关注。入侵检测作为防御体系中的重要组成部分,成为当前网络安全理论的研究热点。将数据挖掘与入侵检测相结合,能够增强入侵检测系统对海量数据的处理能力,使得入侵检测系统具有可扩展性和自学习能力,增强入侵检测系统的检测功能。主要针对离群点挖掘技术在入侵检测系统中的应用展开研究,使传统入侵检测系统具有异常检测能力。 相似文献
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入侵检测技术作为一种主动的网络安全防护技术越来越引起研究者的关注,但现有技术的误检率和漏检率较高。对入侵检测技术进行了介绍,分析了k-means算法及其存在的问题,提出了相应的改进策略,并将改进后的算法应用于入侵检测系统中。仿真实验结果表明,改进后的k-means算法在检测率和误检率上均优于传统的k—means算法。 相似文献
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随着计算机网络的快速发展,网络安全变得越来越重要。入侵检测作为一种主动的信息安全保障措施,能根据入侵行为的踪迹和规律发现入侵行为,从而有效地弥补了传统安全防护技术的缺陷,成为防火墙之后的又一道安全防线。由于传统的入侵检测系统存在的一些缺陷,本文提出了基于移动Agent的分布式入侵检测系统MADIDS。该系统采用入侵检测系统Snort与IBM的Aglet移动代理平台相结合,使系统具有较好的性能和灵活性,同时力求将基于主机与基于网络的入侵检测技术结合在一起,增强系统的检测能力。 相似文献
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模糊C算法在网络入侵防护中的仿真研究 总被引：1，自引：0，他引：1
随着计算机网络的不断发展,网络安全变得越来越重要.近年来,入侵检测成为了一个新型的网络安全策略,达到了对网络系统安全的动态检测和监控的目的.介绍了入侵检测系统的体系结构和检测方法,并提出了一种基于多种检测方法和技术的综合入侵检测系统,介绍了入侵检测系统的模糊C算法,同时给出了基于这种算法的仿真实验结果.仿真结果表明,综合入侵检测系统具有一定实用性和有效性. 相似文献
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基于数据挖掘的入侵检测规则生成模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
传统的基于规则库的入侵检测系统难以及时更新自己的规则库，因此面对越来越多的入侵行为，无法有效的检测新出现的攻击行为。本文利用数据挖掘技术对海量的网络数据流进行处理，提出一种入侵检测系统规则库更新模型，动态更新入侵检测规则库，使得传统的入侵检测系统能够及时处理新的入侵行为。 相似文献
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针对传统网络入侵算法在WLAN中的异常检测效率低,提出了一种SVM算法的WLAN入侵检测方法,首先对网络入侵的数据计算信息增益,从原始数据中选取对分类结果影响较大的特征属性,对SVM参数进行优化,最后采用优化的SVM算法对无线网络数据进行检测,得出网络入侵结果.实验结果表明,提出的算法检测正确率高、漏报率与误报率低,具有很好的应用前景. 相似文献
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Chunlin Li Jingpan Bai Zhao Wenjun Yang Xihao 《Information processing & management》2019,56(1):91-109
Recently, social network has been paid more and more attention by people. Inaccurate community detection in social network can provide better product designs, accurate information recommendation and public services. Thus, the community detection (CD) algorithm based on network topology and user interests is proposed in this paper. This paper mainly includes two parts. In first part, the focused crawler algorithm is used to acquire the personal tags from the tags posted by other users. Then, the tags are selected from the tag set based on the TFIDF weighting scheme, the semantic extension of tags and the user semantic model. In addition, the tag vector of user interests is derived with the respective tag weight calculated by the improved PageRank algorithm. In second part, for detecting communities, an initial social network, which consists of the direct and unweighted edges and the vertexes with interest vectors, is constructed by considering the following/follower relationship. Furthermore, initial social network is converted into a new social network including the undirected and weighted edges. Then, the weights are calculated by the direction and the interest vectors in the initial social network and the similarity between edges is calculated by the edge weights. The communities are detected by the hierarchical clustering algorithm based on the edge-weighted similarity. Finally, the number of detected communities is detected by the partition density. Also, the extensively experimental study shows that the performance of the proposed user interest detection (PUID) algorithm is better than that of CF algorithm and TFIDF algorithm with respect to F-measure, Precision and Recall. Moreover, Precision of the proposed community detection (PCD) algorithm is improved, on average, up to 8.21% comparing with that of Newman algorithm and up to 41.17% comparing with that of CPM algorithm. 相似文献
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基于IPV6的网络安全入侵检测技术研究 总被引：1，自引：0，他引：1
主要研究了一种基于IPV6入侵检测技术。首先介绍了传统IPV6网络的几种网络协议,然后提出了一种采用BP神经网络技术的IPV6网络入侵检测算法。与传统网络入侵检测系统模型的对比,得到的实验数据突出了本文提出的改进型算法,有较高的优势,不管在时间上,还是在识别率上都得到了较好地提高,误检率低。 相似文献
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粒子群算法网络异常检测技术研究 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种新的基于粒子群算法入侵检测方法模型。算法采用粒子群优化算法,有效地降低网络拓扑路径长度,通过优化算法来寻找聚类的中心。实验结果表明,提出的改进算法与传统的入侵检测算法相比,具有更好的入侵识别率和检测率。 相似文献