基于数据挖掘的自适应入侵检测模型研究

• 作者: 刘渝妍 岳强 胡中玉
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 数据挖掘 关联 聚类
• 年，卷（期）: 2015,（9）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 48-51
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 字数: 4429字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2015.09.013

摘要

针对当前入侵检测系统的局限性，提出将数据挖掘技术引入到入侵检测中，研究了Apriori关联算法、ID3分类算法和 FHCAM 聚类算法在入侵检测中的应用，建立了一个基于数据挖掘的自适应入侵检测模型。该模型能够识别已知和未知的入侵，降低检测的漏报率和误报率，有效的提高检测效率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘渝妍	昆明学院信息技术学院	17	44	3.0	6.0
2	岳强	昆明学院信息技术学院	18	67	4.0	7.0
3	胡中玉	昆明学院自动控制与机械工程学院	14	66	4.0	7.0