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論文提出了基于密度的異常挖掘新方法，并將其應用于入侵檢測系統引擎設計中，構
建了相應的網絡入侵檢測系統。該系統通過挖掘異常數據的高效性，可及時發現新的未知入侵行為，用以更新入侵規則庫。基于該規則庫，系統采用BM 模式匹配算法進行實時入侵檢測。論文運用形式化語言對入侵檢測系統各子模塊進行結構化分析與描述。
關鍵詞：異常挖掘；密度；入侵檢測
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
建了相應的網絡入侵檢測系統。該系統通過挖掘異常數據的高效性，可及時發現新的未知入侵行為，用以更新入侵規則庫。基于該規則庫，系統采用BM 模式匹配算法進行實時入侵檢測。論文運用形式化語言對入侵檢測系統各子模塊進行結構化分析與描述。
關鍵詞：異常挖掘；密度；入侵檢測
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.
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