原文服务方: 科技与创新       
摘要:
本文提出一种基于数据挖掘的入侵检测模型,其主要思想是利用数据挖掘的方法,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,并用来检测入侵行为.对Apriori算法中求频繁集时扫描数据库I/O负载惊人的问题提出了一种改进办法.为验证该算法的可行性,文章最后实现了该入侵检测模型的知识库中正常连接规则的挖掘.实验表明该模型能提取特征生成新规则,并证明了方法的可行性和有效性.
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文献信息
篇名 数据挖掘在网络入侵检测中的应用研究
来源期刊 科技与创新 学科
关键词 入侵检测 数据挖掘 Apriori算法
年,卷(期) 2009,(24) 所属期刊栏目 信息安全
研究方向 页码范围 27-29
页数 3页 分类号 TP301.6
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1008-0570.2009.24.011
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 蒋玉明 四川大学计算机学院 80 842 16.0 26.0
2 杨建华 四川大学计算机学院 10 38 4.0 6.0
3 彭轮 四川大学计算机学院 1 6 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
入侵检测
数据挖掘
Apriori算法
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
科技与创新
半月刊
2095-6835
14-1369/N
大16开
2014-01-01
chi
出版文献量(篇)
41653
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总被引数(次)
202805
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