資料介紹
本文提出一種基于數(shù)據(jù)挖掘的入侵檢測(cè)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(jì)數(shù)據(jù)中提取能夠區(qū)分正常和入侵的規(guī)則,并用來(lái)檢測(cè)入侵行為。對(duì)Apriori算法中求頻繁集時(shí)掃描數(shù)據(jù)庫(kù)I/O負(fù)載驚人的問(wèn)題提出了一種改進(jìn)辦法。為驗(yàn)證該算法的可行性,文章最后實(shí)現(xiàn)了該入侵檢測(cè)模型的知識(shí)庫(kù)中正常連接規(guī)則的挖掘。實(shí)驗(yàn)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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