基于数据挖掘的自适应入侵检测框架设计

• 作者: 刘永健 徐昕 王正华 薛倡新
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 复合引擎 自适应 数据清洗 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2006,（14）
• 所属期刊栏目: 网络、通信与安全
• 页码范围: 152-154
• 页数: 3页
• 分类号: TP393
• 字数: 3605字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.14.047

摘要

数据挖掘、人工神经网络和机器学习等技术在入侵检测中的广泛应用,大幅度地提高了检测引擎的精度,但误用检测中的漏报率和异常检测中的误报率仍然是入侵检测中的难题.论文结合误用检测和异常检测的特点,利用机器学习思想,设计实现了一种新型的具有自适应能力的复合式入侵检测系统.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐昕	国防科学技术大学计算机学院	14	833	7.0	14.0
2	王正华	国防科学技术大学计算机学院	20	232	8.0	15.0
3	刘永健	国防科学技术大学计算机学院	1	9	1.0	1.0
4	薛倡新	国防科学技术大学计算机学院	1	9	1.0	1.0