数据挖掘在入侵检测系统中的应用

入侵检测技术已经成为网络安全领域的研究热点。数据挖掘是从大量数据中发掘出新的、有用模式的过程。把它用于入侵检测，可发掘警报日志信息和审计数据特有的模式，实时分析，寻找黑客入侵的规律，提高入侵检测系统的警报精确度，降低系统管理员的工作强度。并给出了基于数据挖掘的入侵检测系统模型。     

基于安全标识的专业化税源综合管理平台设计与实现研究

随着我国社会经济总量、企业规模、收入水平和社会服务层次的快速发展,税企之间的交互必然更加频繁.税务部门为了提升纳税服务水平,专业化税源综合管理平台建设是重中之重.该平台主要用于满足税务系统复杂的数据采集、加工、分析、监控及管理需求,能够为税务系统各个职能部门用户提供自动化、智能化的数据处理功能,提高税源数据管理的效率.此外,由于税源数据的敏感性,需要为税源管理平台提供基于安全标识的安全保障,确保税源数据全生命周期的安全性.     

桥梁监测数据的数据挖掘模型

在数据挖掘技术的基础上,结合桥梁监测系统的现状,提出了利用数据挖掘技术处理大型数据集的能力来分析由桥梁监测系统产生的数据的方案,用于提高分析桥梁健康状况的能力,最大程度上地确保桥梁安全地使用.     

基于免疫遗传算法的抗菌药物数据挖掘

本文主要研究基于免疫遗传算法的抗菌药物数据挖掘.在数据挖掘的过程中,传统挖掘方法的精确度较低,因此,将免疫遗传算法技术应用到抗菌药物数据挖掘中,可以提高数据挖掘的准确性和及时性.数据挖掘技术为有效地分析疾病间的关系以及其出现的规律提供了新思路,以此来更好地治疗疾病,提升治疗效果.在HIS系统中对抗菌药物的数据进行分析和挖掘,获得潜在的规律和趋势,逐渐建立抗菌药物诊断知识库.依据HIS系统的医嘱数据,根据规则自主学习并更新知识库数据,从而为医生治疗患者提供合理的辅助决策.     

计算机动态取证的数据分析技术研究

本文针对计算机动态取证的数据分析阶段面临的问题，提出将数据挖掘技术应用于计算机动态取证的海量数据分析中，给出了基于数据挖掘的计算机动态取证系统模型，提高动态取证中数据分析的速度、分析的准确性和分析的智能性，解决动态取证中的实用性、有效性、可适应性和可扩展性问题。     

GIS在税务管理中的应用研究

根据我国税务管理的现状和发展趋势,结合衡阳市石鼓区税务局信息管理建设项目的实践,在调研石鼓区税务局对综合税源管理实际需求的基础上,着重阐述了怎样将先进的GIS技术、现代网络技术、空间数据库技术、组件技术、UML建模等,运用到综合税源管理系统的建设之中,并对系统的逻辑结构、网络结构及功能模块划分等进行了总体设计。该系统实现了对征收和稽查以及税源数据的管理、分析、监控、预警等方面的可视化信息管理,有助于提高税源数据的安全性和资源的共享,为税务系统的管理与决策提供科学依据。     

数据挖掘技术在煤焦油萘回收中的应用研究

用模式识别、数理统计、动态序列分析等数据挖掘技术分析双炉双塔精馏工艺下的煤焦油萘回收数据，找到了萘回收工艺中影响精馏塔塔底洗油含萘的主要因素，建立了可以有效控制洗油含萘量的数学模型，据此提出了提高萘回收率的方法与建议，在实践生产中得到了很好的结果。说明数据挖掘技术在类似的复杂动态工业系统中有着重要作用。     

数据挖掘在计算机网络安全领域的应用

随着互联网的不断发展,网络安全威胁种类越来越多,严重影响了用户使用网络的安全系数。本文在对数据挖掘原理研究的基础上,将数据挖掘技术应用于计算机网络安全威胁保障上,建立了一个基于数据挖掘技术的计算机网络安全系统,该系统分为网络数据预处理子系统、网络规则库子系统、网络数据挖掘子系统、网络决策处理子系统,最后,对各个子系统的功能以及整个系统的工作过程进行了详细的介绍。     

煤矿系统数据挖掘模型的研究与设计

随着煤矿生产系统信息化、集成化程度的提高，对矿山多源异构数据挖掘系统的研究已成为矿山生产、研究部门共同关注的问题。在分析数据挖掘通用模型以及煤矿数据特点的基础上，以XML作为一种异构数据挖掘的标准，提出了一种煤矿数据挖掘系统原型架构。整个系统模型包括数据获取模块、XML隧道、数据挖掘模块和基于XML的知识表达模块，对各个模块的功能以及XML文档与数据库之间互相转换的关键技术进行了深入的研究探讨。     

数据挖掘在入侵检测中的应用

入侵检测是用于检测任何损害或企图损害系统的保密性、完整性或可用性行为的一种网络安全技术。指出当前入侵检测系统存在的问题，并针对现有入侵检测系统漏报、误报率高的问题，提出将数据挖掘技术应用于入侵检测系统。文中论述了常用的数据挖掘算法，提出一个基于数据挖掘技术入侵检测系统模型、描述了模型体系结构及主要功能。实验表明，该模型能提取特征，生成新规则，找到入侵数据，提高入侵检测系统的有效性。     

数据挖掘在入侵检测系统中的应用

入侵检测技术已经成为网络安全领域的研究热点。数据挖掘是从大量数据中发掘出新的、有用模式的过程。把它用于入侵检测,可发掘警报日志信息和审计数据特有的模式,实时分析,寻找黑客入侵的规律,提高入侵检测系统的警报精确度,降低系统管理员的工作强度。并给出了基于数据挖掘的入侵检测系统模型。     

基于混合数据挖掘方法的入侵检测算法研究

入侵检测技术是一种主动保护自己免受攻击的网络安全技术,入侵检测系统处于防火墙之后,在不影响网络性能情况下对网络活动进行实时监测。传统的入侵检测系统面对海量的信息数据,不能及时有效地分析处理这些数据,而数据挖掘技术的运用正好能够满足入侵检测系统的要求,合理的分析数据,有效处理数据。文章针对目前入侵检测系统中存在的一些问题,重点阐述了数据挖掘算法在异常检测和误用检测中的具体应用。对于异常检测,主要运用了分类算法;对于误用检测,主要运用了聚类算法、关联规则和孤立点等算法。最后根据基于数据挖掘的入侵检测系统的主要优点对目前数据挖掘算法在入侵检测中应用所面临的难点进行了分析,并设计了国内第一个数据挖掘混合技术的入侵检测算法实例。     

数据挖掘在多Agent入侵检测系统中的应用

入侵检测是保护网络系统安全的关键技术和重要手段.采用数据挖掘的方法可以从大量信息中提取入侵行为模式,将数据挖掘技术与入侵检测系统相结合,提出了一种基于数据挖掘的多Agent入侵检测系统模型和最大频繁项集挖掘算法.该算法可以自动从大量的网络数据中提取用户的行为和入侵特征模式.实验表明,该方法提高了入侵检测系统中频繁模式的挖掘效率,也提升了整个系统的性能.     

基于数据挖掘的入侵检测系统

论述了入侵检测系统的基本概念，针对目前入侵检测系统中存在的问题，提出了一个基于数据挖掘技术的自适应入侵检测系统模型。介绍了该系统模型的基本思想，阐述其结构及主要功能，着重分析了该系统的数据挖掘过程，利用数据挖掘技术自动地从大量数据中提取重要的特征和新的模式，生成有意义的规则并建立检测模型。     

基于AI的主动数据挖掘技术在网络故障管理中的应用

讨论了基于人工智能的主动空间数据挖掘技术在故障管理中的应用，给出了一个应用模型，其中主动空间数据挖掘技术主要体现在数据融合，数据挖掘和知识发现的过程中，文中首先给出了规则定义和触发器定义，并对专家系统的知识发现过程给出了基于时间窗口的告警关联算法，最后给出了在仿真环境下的系统性能测试分析，模型实现和分析数据表明该模型是的可行的。     

基于数据挖掘的入侵检测系统智能结构模型

为了提高对拒绝服务攻击、内存溢出攻击、端口扫描攻击和网络非法入侵等发现的有效性以及对海量的安全审计数据能进行智能化处理,采用数据挖掘的方法从大量的信息中提取有威胁的、隐蔽的入侵行为及其模式.将数据挖掘的聚类分析方法与入侵检测系统相结合,提出了一种入侵检测系统的智能结构模型.实验表明,它能够有效地从海量的网络数据中进行聚类划分,找到相关的入侵数据,从而提高对各种攻击类型网络入侵检测的效率.     

一种改进的基于数据挖掘的网络入侵算法

入侵检测系统作为一种主动的信息安全防御措施,有效地弥补了传统安全防护技术的不足,利用数据挖掘善于从大量数据中提取有用规则的特点,提出了一种改进的FP-Growth关联分析算法的网络入侵检测防御系统模型,该方法可以极大地提高数据挖掘的速度和节省数据挖掘中数据存储的空间。     

面向电子政务的数据挖掘系统分析与设计

在分析建立面向电子政务需求的数据挖掘系统必要性的基础上,从数据来源、数据结构和服务对象等方面探讨了系统的特点及设计要求;与数据挖掘流程结合,构建了一个面向电子政务数据挖掘系统的框架体系,系统主要具有数据管理、数据预处理、数据挖掘、用户界面等几大功能模块;最后分析了传统的C/S两层软件体系结构的缺点,提出了一个基于多层体系结构的系统实现方案.     

数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用研究

在网络安全管理中入侵检测技术是防止黑客入侵网络的有效方法之一,其通过对入侵事件的识别,当发现异常数据时及时报警并采取相应的措施阻隔非法数据入侵。在网络入侵检测中,数据挖掘技术对于检测的能力尤为重要,因此对数据挖掘技术和入侵检测技术进行研究,设计基于数据挖掘的网络入侵检测系统,并将聚类分析算法、Apriori算法引入入侵检测,提出算法的优化,提高入侵检测率和降低误报率。     

数据挖掘在高校教学评价中的应用研究

数据挖掘技术是在海量数据中提取有用信息的有效手段,将数据挖掘应用于高校教学评价系统,分析影响教学质量的原因及因素,对教师改进教学方法,提高教学质量有重要意义.