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基于密度的異常挖掘智能網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

2009-07-30 | rar | 140 | 次下載 | 5積分

資料介紹

論文提出了基于密度的異常挖掘新方法,并將其應(yīng)用于入侵檢測(cè)系統(tǒng)引擎設(shè)計(jì)中,構(gòu)
建了相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過(guò)挖掘異常數(shù)據(jù)的高效性,可及時(shí)發(fā)現(xiàn)新的未知入侵行為,用以更新入侵規(guī)則庫(kù)。基于該規(guī)則庫(kù),系統(tǒng)采用BM 模式匹配算法進(jìn)行實(shí)時(shí)入侵檢測(cè)。論文運(yùn)用形式化語(yǔ)言對(duì)入侵檢測(cè)系統(tǒng)各子模塊進(jìn)行結(jié)構(gòu)化分析與描述。
關(guān)鍵詞:異常挖掘;密度;入侵檢測(cè)
Abstract:The paper puts forward a new method of density-based anomaly data mining, the
method is used to design the engine of network intrusion detection system (NIDS), thus a new IDS is constructed based on the engine. The NIDS can find new unknown intrusion behaviors, hich are used to updated the intrusion rule-base, based on which intrusion detections can be arried out online by the BM pattern match algorithm. Finally all modules of the NIDS are escribed by formalized language.
Key words:Outliers mining;Density;Intrusion detection
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