資料介紹
本文提出一種基于數(shù)據(jù)挖掘的入侵檢測模型,其主要思想是利用數(shù)據(jù)挖掘的方法,從經(jīng)預(yù)處理的包含網(wǎng)絡(luò)連接信息的審計數(shù)據(jù)中提取能夠區(qū)分正常和入侵的規(guī)則,并用來檢測入侵行為。對Apriori算法中求頻繁集時掃描數(shù)據(jù)庫I/O負(fù)載驚人的問題提出了一種改進(jìn)辦法。為驗證該算法的可行性,文章最后實現(xiàn)了該入侵檢測模型的知識庫中正常連接規(guī)則的挖掘。實驗表明該模型能提取特征生成新規(guī)則,并證明了方法的可行性和有效性。
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