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基于数据挖掘的入侵特征建模

Building Intrusion Feature Model Based on Data Mining

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【作者】 李庆华童健华孟中楼张薇

【Author】 LI Qinghua1, TONG Jianhua1, MENG Zhonglou1, ZHANG Wei1,2 (1.National High Performance Computing Center,Huazhong University of Science and Technology,Wuhan 430074; 2.Wuhan Ordnance N.C.O. Academy of PLA)

【机构】 华中科技大学国家高性能计算中心,华中科技大学国家高性能计算中心,华中科技大学国家高性能计算中心,华中科技大学国家高性能计算中心 武汉430074,武汉430074,武汉430074,武汉430074武汉军械士官学校

【摘要】 通过分析数据挖掘技术在入侵特征搜寻中的作用,提出了一个应用在基于网络和主机的混合模式入侵检测系统中的特征挖掘模型。该模型的特点是完全运用数据挖掘技术来建模,不仅对各种已知和未知入侵行为具有很好的辨别度,而且非常适合于现在流行的混合模式的入侵检测系统。

【Abstract】 Based on the full analysis of the function of data mining in searching intrusion feature,the paper builds a feature-discover model used in a intrusion detective system(IDS) based on both network and host.Different from other models ,it builds such model wholly using data mining.It not only can discover all sort of intrusion behavior both known and unknown,but also especially suit for the IDS based on both network and host ,which is very popular today.

【关键词】 入侵检测数据挖掘特征模型
【Key words】 Intrusion detectionData miningFeature model
【基金】 国家自然科学基金资助项目(60273075);华中科技大学研究生研究基金资助项目(x0219)
  • 【文献出处】 计算机工程 ,Computer Engineering , 编辑部邮箱 ,2004年08期
  • 【分类号】TP393.08
  • 【被引频次】25
  • 【下载频次】224
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