数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用研究

随着信息技术的迅速发展。网络信息安全已成为计算机领域的重要研究课题之一。入侵检测技术是一种主动保护网络安全的技术,它是继防火墙、数据加密等传统的网络安全保护措施后的又一种安全保障技术。而数据挖掘技术在未知知识获取方面具有独特的优势。本文分析了数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用的体系结构、研究方向、主要优点、所需解决问题度今后的研究方向。     

基于数据挖掘的入侵检测技术

入侵检测技术是一种主动保护网络免受黑客攻击的安全技术，他是继防火墙、数据加密等传统安全保护措施后的新一代的网络安全保障技术。当前的入侵检测系统在网络的变化或升级上缺乏扩展性，对新的攻击模式缺乏自适应性。基于数据挖掘的入侵检测系统具有一定的自学习性和自完善性，可以检测已知或未知的入侵行为。本文分析了将数据挖掘技术运用到入侵检测系统的研究方法、体系结构及存在的问题。     

基于数据挖掘的入侵检测体系

入侵检测技术是一种主动保护网络免受黑客攻击的安全技术,它是继防火墙、数据加密等传统安全保护措施后的新一代的网络安全保障技术。当前的入侵检测系统在网络的变化或升级上缺乏扩展性,对新的攻击模式缺乏自适应性。提出了一种基于数据挖掘的入侵检测模型,该模型具有一定的自学习性和自完善性,可以检测已知或未知的入侵行为。     

基于数据挖掘的用户键盘及鼠标检测模块

入侵检测与数据挖掘 随着大规模网络入侵事件的出现,入侵检测技术成为近年来网络安全领域的一个研究热点。它主要通过监控网络、系统、用户的状态、行为以及系统的使用情况,来检测系统用户的越权行为、入侵企图等。传统入侵检测系统主要采用异常检测和滥用检测两种技术。现有的IDS产品大多采用模式匹配技术(滥用检测技术),这种技术的     

入侵检测技术在网络安全中的应用与研究

随着计算机网络技术的发展,网络安全成为一个突出的问题.文中介绍了网络安全的概念和现状,分析网络安全的防范技术,着重探讨了入侵检测技术.入侵检测是网络安全和信息系统安全中的重要技术手段.本文对该技术的概念、分类和主要技术方法进行了分析,给出了入侵检测系统的概念及工作流程.对目前比较热门的基于数据挖掘的入侵检测技术进行了深入的研究,并给出了基于相似度和孤立点挖掘算法的描述.     

网络安全与防范

随着计算机网络技术的发展,网络安全成为一个突出的问题。介绍了计算机网络安全的概念和现状,从分析网络安全的缺陷入手,介绍了网络安全的防范技术;着重探讨了入侵检测技术。入侵检测是网络和信息系统安全中的重要技术手段。对该技术的概念、功能与标准、分类、主要方法及特点进行了综述,对目前一些结合计算智能的入侵检测方法做了概括性的分析,并探讨了一种基于人体免疫原理的分布式智能入侵检测系统模型并描述了其工作流程。人工免疫系统作为新型的计算智能系统,在计算机安全领域得到了广泛应用。从生物免疫机制入手,分析了目前人工免疫系统在计算机安全领域的应用及常用免疫算法应用于安全领域具有的主要优点和存在的不足。     

基于大数据挖掘的网络安全入侵检测技术探讨

随着光线宽带、移动通信技术的快速发展和改进,促进了互联网在金融证券、电子商务、电子政务等领域的应用,积累了海量的数据资源,使得人们进入到了大数据时代.互联网在为人们带来便利的同时,也带来了潜在的安全威胁.基于大数据挖掘技术构建网络安全入侵检测系统,可以深度分析数据包,监控互联网运行状态,提高网络安全入侵检测的效果.     

入侵检测中数据挖掘技术的运用

网络已经成为人们获取信息的重要途径。在日常生活与工作之中,人们对于网络的依赖性越来越强。与此同时,黑客技术也在快速发展,网络安全威胁日益严重,因此必须要为网络与计算机安全提供更多的保护。作为网络安全保护中的一种重要手段,入侵检测能够发挥出相当大的作用。然而传统的入侵检测方法已经难以满足当前的网络安全需要,需要对入侵检测系统进行改进。文中则主要探讨了入侵检测中数据挖掘技术所能够发挥的作用与运用方式。     

入侵检测系统IDS在网络安全中的具体应用

当今信息化时代,计算机网络技术在经济、社会、政治、军事、教育等诸多领域得到普遍应用,与此同时,网络安全问题也成为众多专家、学者关注的热点问题。入侵检测系统IDS在网络安全中的具体应用尤为重要,本文以入侵检测系统IDS在网络安全中的具体应用为切入点,首先分析了入侵检测以及入侵检测系统内涵,接着介绍入侵检测系统主要构成,对三种常见的入侵检测方法做了细致的阐述。     

基于数据挖掘的入侵检测系统研究

通过对入侵检测和数据挖掘技术的研究,分析了数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用。针对入侵检测领域特点,对经典关联、聚类算法进行了改进和优化。对k-means算法的改进解决了聚类算法固有的无法预知最佳聚类个数和分类过细的问题。     

大数据挖掘技术在网络安全中的应用

<正>在网络信息技术不断发展的过程中，既为网民带来便利，也使人们更加重视网络安全问题。在网络安全中运用大数据挖掘技术，可通过其预测、分析等多项高级功能，更高效、准确地检测网络入侵，维护网络安全。本文主要介绍了大数据挖掘技术的概述以及网络安全现状，分析了大数据挖掘技术在网络安全中的优势，提出了技术具体运用要点，包括运用流程、运用机制以及运用方向等。     

计算机网络安全的入侵检测技术研究

计算机网络在给人类工作、生活、娱乐等带来极大便利的同时,其中存在的安全问题也越来越突出。入侵检测技术作为一种重要的网络安全防护技术,受到了网络安全人员的青睐。本文对入侵检测技术的相关理论进行了介绍,对当前入侵检测技术存在的问题进行了详细的分析和讨论,并对入侵检测技术未来的发展趋势进行了展望。     

计算机网络安全中入侵检测系统的研究与设计

随着计算机病毒、黑客入侵等网络信息安全事件发生频率的逐渐增高,人们越来越意识到网络安全的重要性.网络安全已成为当前计算机网络领域所面临的一个最为主要的问题.入侵检测系统作为时下IT领域内网络信息安全的一门新型热门技术,在保障网络安全方面占有举足轻重的地位.本文主要介绍了入侵检测有关内容,入侵检测的主要方法,以及基于计算机网络安全入侵检测系统的设计.     

柯西分布下网络入侵跳频数据挖掘技术

对网络入侵跳频数据准确挖掘实现入侵检测,保障网络安全。针对当前的K分布挖掘方法的漏检率大的问题,提出一种基于柯西分布的网络入侵跳频数据挖掘技术。构建网络入侵跳频数据的柯西分布时间序列分析模型,采用双线性Hough变换进行入侵数据的双曲跳频分解,得到网络入侵数据的频谱特征,对提取的入侵数据频谱特征进行柯西分布下的时频分析,实现数据挖掘优化。最后进行仿真测试,结果表明,采用该方法进行网络入侵跳频数据挖掘的准确概率较高,抗干扰性能较强。     

基于Agent的分布式入侵检测系统研究

为了提高入侵检测系统在体系结构上的灵活性、提高入侵检测的速度,本文将Agent技术应用于入侵检测,探讨了基于Agent的入侵检测技术和模型。首先分析了网络安全及入侵检测系统的研究现状及发展趋势,以及入侵检测技术在网络安全中的重要地位和作用。在对入侵检测技术及Agent技术深入分析的基础之上,提出了一种基于Agent的入侵检测系统模型,研究了构成基本构架的各个子系统在整个模型中的作用及相互关系,给出了各自的设计实现方法,并重点讨论了基于Agent的分布式入侵检测系统模型的通信问题。     

网络公共安全保护中数据挖掘技术的应用与研究

目前入侵检测已成为网络安全领域的热点课题,入侵检测作为一种有别于防火墙的安全技术既能提供对来自外部的攻击,也能提供对来自内部的攻击的实时监控。文章针对数据挖掘技术在网络公共安全保护中的应用进行了研究。     

入侵检测系统研究进展

信息安全是人们高度关注的问题,我国信息安全与网络的防护能力尚处于发展的初级阶段.回顾了入侵检测系统的起源及其发展过程.在阐述入侵检测基本概念和类型的基础上,指出了目前各种入侵检测系统的优点和局限性.数据挖掘技术是克服目前入侵检测系统局限性的一种有效方法.介绍了数据挖掘的概念,并提出了一种基于数据挖掘的入侵检测系统框架.蜜罐系统和蜜网系统也是当前研究的热点问题,对其进行了分析,给出了应用实例.最后指出了下一步研究应该努力的方向.     

网络安全现状分析与发展趋势

传统的网络安全技术种类繁多,并已无法满足网络安全的新需求,因此新的网络安全技术应运而生,主要是PKI、入侵检测技术和物理隔离技术。尤其是入侵检测技术和物理隔离技术,已逐渐成为网络安全研究最活跃的领域,这预示着网络安全技术正在朝更安全、更智能化、更易集成管理和高度分布式的方向发展。     

网络入侵防御系统研究

入侵行为给基于网络的计算机信息系统的安全带来了巨大威胁,入侵防御系统(IPS. Intrusion Prevention System)是网络安全领域为弥补防火墙及入侵检测系统(IDS)的不足而新发展 起来的一种计算机信息安全技术。IPS综合了防火墙防御功能和入侵检测系统的网络数据包检测功 能,已经成为网络安全领域的究的热点。     

入侵检测系统中的智能性方法研究

入侵检测技术是继传统的安全保护措施之后新一代的安全保障技术。作为信息安全保障的一个重要环节．它很好地弥补了访问控制、身份认证等传统机制所不能解决的问题,对计算机和网络资源上的恶意访问行为进行识别和响应。目前,入侵检测技术正处在第一代技术向下一代检测技术的过渡时期,在未来的发展过程中,入侵检测研究领域需要融合其他学科和技术领域的知识来提供新的入侵检测解决方法．充分利用许多成熟的信息处理技术以及人工智能技术。本文具体讨论和研究了3种典型的智能检测技术．其中对统计学方法、专家系统进行简单的总体概述．重点阐述数据挖掘技术在入侵检测中的应用。