| 基于数据挖掘的入侵检测技术 |
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| 引用本文： | 刘国军,梁声灼,刘佐斌.基于数据挖掘的入侵检测技术[J].计算机与现代化,2007(9):22-23,26. |
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| 作者姓名： | 刘国军 梁声灼 刘佐斌 |
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| 作者单位： | 1. 南昌大学信息工程学院,江西,南昌,330031
2. 深圳富士康集团,广东,深圳,518110 |
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| 摘 要： | 传统的入侵检测系统在网络上存在自适应差、缺乏扩展性、数据过载等问题,而基于数据挖掘的入侵检测技术通过数据挖掘的方法,自动地从训练数据中提取出入侵检测的知识和模式,很好地解决了传统入侵检测系统中存在的问题.本文提出了一种基于数据挖掘的入侵检测系统模型,分析了几种入侵检测技术的数据挖掘方法.
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| 关 键 词： | 数据挖掘 入侵检测 分类 聚类 数据挖掘 入侵检测 检测技术 Data Mining Based Detection 挖掘方法 分析 系统模型 模式 知识 提取 训练数据 自动 问题 数据过载 扩展性 自适应 存在 网络 |
| 文章编号： | 1006-2475（2007）09-0022-02 |
| 收稿时间： | 2007-04-12 |
| 修稿时间： | 2007-04-12 |
Intrusion Detection Based on Data Mining |
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| LIU Guo-jun,LIANG Sheng-zhuo,LIU Zuo-bin.Intrusion Detection Based on Data Mining[J].Computer and Modernization,2007(9):22-23,26. |
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| Authors: | LIU Guo-jun LIANG Sheng-zhuo LIU Zuo-bin |
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| Affiliation: | 1. College of Information Engineering, Nanchang University, Nanchang 330031, China; 2. Shenzhen Foxcom Group, Shenzhen 518110, China |
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| Abstract: | There are many problems such as poor adaptability, limited extensibility, data overloading in traditional IDS. The method based on data mining can get knowledge and pattern of IDS from training data, so it can solve these problems of traditional IDS, This paper introduces a model of IDS based on data mining and analyzes several methods of intrusion detection. |
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| Keywords: | DM IDS classification clustering |
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