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基于数据挖掘的混合式入侵检测模型及分析

Hybrid Intrusion Detection Model Based on Data Mining

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【作者】 石少敏

【Author】 SHI Shao-min(Shaanxi Institute of Education, Xi’an Shaanxi 710061, China)

【机构】 陕西教育学院

【摘要】 文中简单的介绍了数据挖掘技术和入侵技术,详细介绍了基于混合式入侵检测模型,分别对数据采集模块、数据预处理模块、数据挖掘模块进行了分析,并对模型进行了试验分析,实验结果表明:采用改进的关联分析Apriori算法运用于数据挖掘具有很高的准确性,最小支持度阈值较小时,检测率较高,误报率也高,最小支持度阈值较大时,检测率较低,误报率也低。

【Abstract】 This paper briefly presents the data mining and intrusion technologies, and describes in detail the hybrid model of intrusion detection.Data acquisition module, data pre-processing module and data mining modules are respectively analyzed.The experimental results show that, it is of high accuracy to use the improved relevance Apriori algorithm in data mining.And when the smaller minimum support threshold is relatively small, the detection rate and the false-alarm rate are comparatively high, and when the minimum support threshold is relatively large, the detection rate and false-alarm rate are comparatively low.

  • 【文献出处】 通信技术 ,Communications Technology , 编辑部邮箱 ,2009年08期
  • 【分类号】TP393.08
  • 【被引频次】4
  • 【下载频次】42
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