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本文在深入研究數據挖掘、入侵檢測技術的基礎上,針對目前入侵檢測系統存在的問題,
構建了一個基于數據挖掘的入侵檢測系統。該系統能檢測已知和未知的入侵行為,可降低漏報和誤報,提高入侵檢測的精確性和速度,具有一定的自適應能力和可擴展性。
入侵檢測系統主要面臨專家知識的獲取問題,也就是如何科學地從各種入侵手段中抽象
出全面的規則化知識。傳統的基于誤用檢測的IDS中,入侵模式通常是由安全專家預先定義的,并且檢測模式的更新需要依靠安全專家來手工完成,而面對日益增加的大量網絡數據流,僅僅依靠安全專家用肉眼去發現所有的入侵模式是不現實的,這樣就不能及時更新模式庫,勢必使得入侵檢測的誤報率明顯增加。因此,需要有自動化的工具來發現入侵模式,或者由半自動化的工具來輔助安全專家發現入侵模式。采用數據挖掘技術可以有效地解決這個問題。
構建了一個基于數據挖掘的入侵檢測系統。該系統能檢測已知和未知的入侵行為,可降低漏報和誤報,提高入侵檢測的精確性和速度,具有一定的自適應能力和可擴展性。
入侵檢測系統主要面臨專家知識的獲取問題,也就是如何科學地從各種入侵手段中抽象
出全面的規則化知識。傳統的基于誤用檢測的IDS中,入侵模式通常是由安全專家預先定義的,并且檢測模式的更新需要依靠安全專家來手工完成,而面對日益增加的大量網絡數據流,僅僅依靠安全專家用肉眼去發現所有的入侵模式是不現實的,這樣就不能及時更新模式庫,勢必使得入侵檢測的誤報率明顯增加。因此,需要有自動化的工具來發現入侵模式,或者由半自動化的工具來輔助安全專家發現入侵模式。采用數據挖掘技術可以有效地解決這個問題。
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