基于数据挖掘的入侵检测系统模型

• 作者: 梅登华 程玉青 陈龙飞
• 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 复合引擎
• 年，卷（期）: 2009,（12）
• 所属期刊栏目: 安全与防范
• 页码范围: 123-126
• 页数: 4页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 4403字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2009.12.033

摘要

文中介绍了入侵检测系统的重要性、传统入侵检测技术的类型和局限性以及入侵检测系统中常用的数据挖掘技术,指出数据挖掘技术应用在入侵检测系统中的可行性和必要性.针对现有入侵检测系统存在的误报率和漏报率较高的问题,对数据挖掘技术应用于入侵检测系统进行了研究,提出一个基于数据挖掘技术的结合异常检测和误用检测的复合入侵检测系统模型,并对模型中的数据挖掘算法进行了探讨.实验表明,该模型能生成新规则,对新攻击具备一定的鉴别能力,能有效降低入侵检测系统的误报率和漏报率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈龙飞	华南理工大学计算机科学与工程学院	2	17	2.0	2.0
2	梅登华	华南理工大学计算机科学与工程学院	18	209	7.0	14.0
3	程玉青	华南理工大学计算机科学与工程学院	2	30	2.0	2.0