【摘 要】
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随着网络技术的飞速发展,计算机网络被广泛应用到人类活动的各个领域,网络对社会经济和人们生活的影响越来越大.网络的安全性问题也越来越受到广泛的关注,各种网络安全相关的
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随着网络技术的飞速发展,计算机网络被广泛应用到人类活动的各个领域,网络对社会经济和人们生活的影响越来越大.网络的安全性问题也越来越受到广泛的关注,各种网络安全相关的技术和产品不断涌现.入侵检测技术是其中一个重要的技术.该文针对现有的入侵检测系统的不足,提出了将数据挖掘技术应用于入侵检测以提高其性能的方法.该文首先介绍网络安全现状和入侵检测技术的应用情况,重点分析了现有的技术和面临的挑战.在基础知识介绍中,该文还简要介绍了数据挖掘技术,以及入侵检测系统中可以应用的数据挖掘方法.现有的入侵检测系统普遍具有自适应性差、误报漏报问题严重和数据过载等问题.根据我们的研究,该文引入了一种基于数据挖掘的入侵检测系统-DMIDS.DMIDS系统是一种具有自学习、自完善功能的入侵检测系统,可发现已知和未知的滥用入侵和异常入侵活动.该文最后介绍了DMIDS中的关键技术,也就是用于数据预处理和序列模式挖掘的数据挖掘技术.在数据预处理中,我们使用基于属性抽取的方法去除干扰属性.我们采用IDSPADE算法进行序列模式挖掘,以发现入侵检测中的规则和动态增加规则.IDSPADE算法是在SPADE算法基础上改造而成,从最后的结果测试中可以看出他的优越性.
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