| 基于网络入侵监测系统的一种新模型 |
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| 引用本文： | 王秀巧.基于网络入侵监测系统的一种新模型[J].济宁师范专科学校学报,2007,28(6):31-33. |
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| 作者姓名： | 王秀巧 |
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| 作者单位： | 山东师范大学 山东济南250014 |
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| 摘 要： | 入侵检测技术IDS是一种主动保护自己免受攻击的一种网络安全技术.它能够帮助系统对付网络攻击,扩展了系统管理员的安全管理能力(包括安全审计、监视、攻击识别和响应),提高了信息安全基础结构的完整性.本文对早期网络入侵检测系统模型的分析上的基础上,提出了一种新型入侵检测模型,从而尽最大可能减少误报和漏报情况的发生,大大提高入侵检测系统的有效性.
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| 关 键 词： | 入侵检测系统 误用检测 异常检测 网络攻击 入侵监测系统 检测模型 Data Mining Based Intrusion Detection System 有效性 检测系统 发生 情况 漏报 减少误报 分析 系统模型 入侵检测 早期 基础结构 信息安全 响应 攻击识别 |
| 文章编号： | 1004-1877(2007)06-0031-03 |
| 修稿时间： | 2007年11月5日 |
Anomaly Intrusion Detection System Based on Data Mining |
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| WANG Xiuqiao.Anomaly Intrusion Detection System Based on Data Mining[J].Journal of Jining Teachers College,2007,28(6):31-33. |
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| Authors: | WANG Xiuqiao |
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| Abstract: | On the basis of exciting method and system,this paper presents an anomaly intrusion detection model based on data mining and slide window.The model deals with the network data using association rules and sequential patterns mining algorithms,It a1so presents the,algorithms of training period and detecting period based on time window,builds Bayesian belief network to determine whether the suspicious behaviors are nomal ones or not.so the accuracy is improved. |
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| Keywords: | anomaly detection association rules sequential patterns Bayesian beliefnetwor |
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