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数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用研究     在线阅读 整本下载 分章下载 分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 Research on the Applications of Data Mining Technique in Intrusion Detection System
【作者】 李玲娟;
【导师】 王汝传;
【学位授予单位】 苏州大学;
【学科专业名称】 计算机应用技术
【学位年度】 2008
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 苏州大学
【网络出版投稿时间】 2009-11-06
【基金】 江苏省教育厅高校自然科学研究;
【关键词】 数据挖掘; 入侵检测系统; 特征选择; 层次聚类; 基于案例的推理;
【英文关键词】 Data Mining; Intrusion Detection System; Feature Selection; Hierarchical Clustering; CBR;
【中文摘要】 数据挖掘(Data Mining)技术是从已知数据集中挖掘有用知识的技术。近十年来的有关研究结果表明,将数据挖掘技术应用于入侵检测系统(Intrusion Detection System,IDS),对有效地进行特征选择,建立合适的检测模型,最终提高入侵检测系统的入侵检测能力,降低其误报率和漏报率有着十分重要的意义。 虽然将数据挖掘技术应用于IDS时可借鉴的算法较多,但由于能适合所有情形的数据挖掘算法是不存在的,所以算法研究方面至今尚无权威性的成果;同时,很多研究过于注重理论性与技术性,忽略了所引入的数据挖掘算法的复杂度对入侵检测系统效率的影响;此外,目前成熟的IDS产品基本都采用基于规则的检测方法,这类IDS将数据包与规则库的规则进行精确匹配,如果攻击模式很常见或过于特殊,就容易产生误报或漏报,从而降低入侵检测的准确率。 为此,本文以江苏省教育厅的研究项目“基于数据挖掘的入侵检测技术的研究”(02SJD520002)为背景,以适应IDS数据源特点、降低复杂度、提高效率为目标,对数据挖掘算法进行研究,包括特征选择算法、数值归约算法、聚类算法;也以增强灵活性、降低误报率和漏报率为...
【英文摘要】 Data mining is a technique to mine the useful knowledge from the existing data set. In recent ten years, related research results have testified that it is very important to apply data mining technique to intrusion detection system (IDS) for effectively selecting features, properly building detection model as well as improving detection efficiency and decreasing both the false positive rate and the negative rate. When applying data mining technique to IDS, there are many algorithms to choose, bu...
【更新日期】 2009-11-27

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