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摘要:
传统的Snort只能检测已知的入侵和攻击,对于未知的入侵攻击和入侵攻击的变种,它是无法检测的.本文提出了一个基于数据挖掘技术在snort体系中改进其性能的模式结构,将数据挖掘技术中聚类分析算法和关联分析算法应用于入侵检测系统,使得Snort入侵检测系统具备检测未知的攻击和已知攻击变种的能力,从而提高Snort的检测效率.最后通过实例验证研究结果的有效性.
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文献信息
篇名 数据挖掘技术在Snort中的应用
来源期刊 福建电脑 学科
关键词 数据挖掘 snort 入侵检测
年,卷(期) 2016,(7) 所属期刊栏目 基金项目论文
研究方向 页码范围 46-48
页数 3页 分类号
字数 2932字 语种 中文
DOI 10.16707/j.cnki.fjpc.2016.07.022
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 翟音 廊坊师范学院数信学院 11 22 3.0 4.0
2 赵宇烨 廊坊师范学院数信学院 7 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
snort
入侵检测
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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福建电脑
月刊
1673-2782
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大16开
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1985
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