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基于数据挖掘的入侵检测系统研究 被引量:2

Research on IDS based on data mining
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摘要 通过对入侵检测和数据挖掘技术的研究,分析了数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用。针对入侵检测领域特点,对经典关联、聚类算法进行了改进和优化。对k-means算法的改进解决了聚类算法固有的无法预知最佳聚类个数和分类过细的问题。 This paper analyses the application of data mining in intrusion detection system by the research on IDS and data mining.According to the characteristic of IDS,it improves and optimizes the association and cluster rules.The improvement of k-means rules resolved it s own existing disadvantage such as it unable to presage the number of the best cluster and its fine classification.
作者 关心 王新
机构地区 湛江师范学院
出处 《信息技术》 2007年第10期100-103,共4页 Information Technology
关键词 入侵检测 数据挖掘 聚类分析 关联规则 intrusion detection data mining clustering analysis association rule
  • 相关文献

参考文献4

  • 1[2]Riehard Stevens W.Advanced Programming in the UNIX Environment,机械工业出版社,2002.
  • 2李镇江,戴英侠,陈越.IDS入侵检测系统研究[J].计算机工程,2001,27(4):7-9. 被引量:32
  • 3Han Jiawei Micheline Kamber.数据挖掘概念与技术[M].北京:机械工业出版社,2001..
  • 4[3]David Hand,Heikki Mannila,Padhraic Smyth.数据挖掘原理[M].北京:机械工业出版社,2003.

二级参考文献1

  • 1Chen Yue,计算机科学,2001年

共引文献50

同被引文献8

引证文献2

二级引证文献12

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