数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用研究

摘要：

随着以太网的快速发展,基于网络的攻击方式越来越多,传统的入侵检测系统越来越难以应付;将数据挖掘技术引入到入侵检测系统中来,分析网络中各种行为记录中潜在的攻击信息,自动辨别出网络入侵的模式,从而提高系统的检测效率；将K- MEANS算法及DBSCAN算法相综合,应用到入侵检测系统,并针对K- MEANS算法的一些不足进行了改进,提出了通过信息嫡理论的使用解决K- MEANS算法选择初始簇中心问题,然后利用其分类结果完善DBSCAN算法两个关键参数(Eps,Minpts)的设置,通过DB-SCAN算法,进一步地分析可疑的异常聚类,提高聚类的准确度.

关键词：数据挖掘技术、网络异常流量、K-MEANS改进

所属期刊栏目：20

分类号：TP274(自动化技术及设备)

在线出版日期：2012-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：321-323,348