【摘 要】
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网络信息的海量,新的网络技术的不断出现,入侵行为的多样化,大量的新的入侵的出现使得目前的入侵检测系统的检测性能低下,误报率高,达不到网络安全防护要求。本文研究的是基
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网络信息的海量,新的网络技术的不断出现,入侵行为的多样化,大量的新的入侵的出现使得目前的入侵检测系统的检测性能低下,误报率高,达不到网络安全防护要求。本文研究的是基于数据挖掘方法的入侵检测系统。针对入侵检测的检测性能低下,误报率高的情况,将异常检测与误用检测结合使用。首先进行异常检测,然后对检测出的异常数据进行误用检测从而判断入侵行为是否存在。对于入侵检测的最重要的核心内容规则库,采用数据挖掘的方法来加以完善,使入侵检测系统拥有自学习功能。采用挖掘频繁项目集更加高效的FP-growth算法代替了经典的Apriori算法,从而适应高速网络的发展;分析了k-均值聚类算法的缺点与不足,并提出了改进的k-均值算法,适应入侵检测系统的需要。
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