基于数据挖掘的网络入侵检测系统研究

摘要：

本文针对现有入侵检测方法的缺陷,为了满足网络入侵检测的三个指标:有效性、自适应性和实时性,本文提出了基于数据挖掘的网络实时入侵检测系统模型DMNIDS,该模型将被检测系统的历史审计数据经分类器分类后形成规则库,然后应用相似度比较的方法来判断入侵.经实验验证,DMNIDS模型具有较高的精确度.

关键词： 数据挖掘 网络入侵检测 贝叶斯分类 相似度比较

作者: 田生文 邵峰晶

作者单位: 青岛大学信息工程学院,青岛,266071

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国电子学会第十一届青年学术年会

会议地点: 济南

会议语种:中文

页码: 1278-1281

在线出版日期: 2005-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）