数据挖掘技术在入侵检测中的应用研究

• 作者: 孙力娟 顾健辉
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 入侵检测 IDS 网络攻击
• 年，卷（期）: 2006,（9）
• 所属期刊栏目: 安全与防范
• 页码范围: 243-封3
• 页数: 3页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 3521字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2006.09.083

摘要

随着Internet迅速发展,许多新的网络攻击不断涌现.传统的依赖手工和经验方式建立的基于专家系统的入侵检测系统,由于面临着新的攻击方式及系统升级方面的挑战,已经很难满足现有的应用要求.因此,有必要寻求一种能从大量网络数据中自动发现入侵模式的方法来有效发现入侵.这种方法的主要思想是利用数据挖掘方法,从经预处理的包含网络连接信息的审计数据中提取能够区分正常和入侵的规则.这些规则将来可以被用来检测入侵行为.文中将数据挖掘技术应用到入侵检测中,并对其中一些关键算法进行了讨论.最后提出了一个基于数据挖掘的入侵检测模型.实验证明该模型与传统系统相比,在自适应和可扩展方面具有一定的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙力娟	南京邮电大学计算机学院	160	1700	23.0	33.0
2	顾健辉	南京邮电大学计算机学院	2	14	2.0	2.0