节点文献

入侵检测中孤立点挖掘的方法研究

Research of Outlier Mining in Intrusion Detection

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具,请取消加速工具后下载。

【作者】 房伟; 逄玉俊;

【Author】 FANG Wei,PANG Yujun(Shenyang Institute of Chemical Technology,Shenyang 110142,China)

【机构】 沈阳化工学院; 沈阳化工学院 辽宁沈阳110142; 辽宁沈阳110142;

【摘要】 孤立点检测是数据挖掘中一个重要方面,用来发现“小的模式”(相对于聚类),即数据集中显著不同于其他数据的对象.在以往的数据挖掘应用中,孤立点经常被当作“噪声”而被剔除.为更好地提高入侵检测系统中的实时性和准确性,提出了新的解决方案.

【Abstract】 Outlier detection is an important aspect in data mining,which is used to find "mini pattern"(compared with clustering),the object,which is different from others in data set.Outlier is usually regarded as "noise" and deleted in data mining application in the past.In order to improve the real time and accuracy of the intrusion detection system,a new solution is presented.

【关键词】 数据挖掘; 孤立点挖掘; 入侵检测;
【Key words】 data mining; outlier mining; intrusion detection;
  • 【文献出处】 沈阳大学学报 ,Journal of Shenyang University , 编辑部邮箱 ,2006年02期
  • 【分类号】TP393.08
  • 【被引频次】9
  • 【下载频次】137
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

本文的引文网络