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摘要:
在对入侵检测技术研究的基础上,分析了数据挖掘技术在入侵检测中应用的可行性.并且建立了一种基于数据挖掘的IDS模型.经过分析入侵检测中应用的几种异常点检测算法,归纳和总结了它们的特点,为其他研究者提出新的算法提供了依据.
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分类异常点检测算法及在IDS模型中的应用
入侵检测系统
异常检测
异常点检测
分类
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基于粒子群优化的异常入侵检测算法的研究
粒子群算法
动态聚类分析
入侵检测
适应度函数
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 异常点检测算法在入侵检测中的应用研究
来源期刊 现代计算机(专业版) 学科 工学
关键词 入侵检测 异常检测 误用检测 数据挖掘 孤立点
年,卷(期) 2008,(1) 所属期刊栏目 安全技术
研究方向 页码范围 60-62
页数 3页 分类号 TP3
字数 2551字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-1423-B.2008.01.019
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王喆 兰州交通大学电子与信息工程学院 72 305 9.0 14.0
2 杨永铭 兰州交通大学电子与信息工程学院 3 32 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (1)
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参考文献  (3)
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2000(1)
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2006(2)
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2007(1)
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2008(0)
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2016(1)
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  • 二级引证文献(0)
2018(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
入侵检测
异常检测
误用检测
数据挖掘
孤立点
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代计算机
旬刊
1007-1423
44-1415/TP
16开
广东省广州市
46-121
1984
chi
出版文献量(篇)
11312
总下载数(次)
39
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