数据挖掘技术在入侵检测中的应用研究

被引:9
作者
顾健辉
孙力娟
机构
[1] 南京邮电大学计算机学院
关键词
数据挖掘; 入侵检测; IDS; 网络攻击;
D O I
暂无
中图分类号
TP393.08 [];
学科分类号
摘要
随着Internet迅速发展,许多新的网络攻击不断涌现。传统的依赖手工和经验方式建立的基于专家系统的入侵检测系统,由于面临着新的攻击方式及系统升级方面的挑战,已经很难满足现有的应用要求。因此,有必要寻求一种能从大量网络数据中自动发现入侵模式的方法来有效发现入侵。这种方法的主要思想是利用数据挖掘方法,从经预处理的包含网络连接信息的审计数据中提取能够区分正常和入侵的规则。这些规则将来可以被用来检测入侵行为。文中将数据挖掘技术应用到入侵检测中,并对其中一些关键算法进行了讨论。最后提出了一个基于数据挖掘的入侵检测模型。实验证明该模型与传统系统相比,在自适应和可扩展方面具有一定的优势。
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共 1 条
[1]
A framework for constructing features and models for intrusion detection systems.[J].Wenke Lee;Salvatore J. Stolfo.ACM Transactions on Information and System Security (TISSEC).2000, 4