摘要
从数据挖掘技术出发,根据对网络入侵检测的度量方法和精确度的分析,阐述了FP(False A larm)和FN(False Negative)的产生原因;提出了一种提高检测率的方法,同时,给出了降低伪肯定率的一种算法,根据对算法复杂度的分析,该方法能有效提高精确度,降低伪肯定率.
Data mining-based intrusion detection has high accuracy and to some extent can effectely recognizes unknown attacks.The paper analysis factor affecting detection rate,put forward a method of intrusion detection system that can effectely improve accuracy and decrease false positive rate.
出处
《暨南大学学报(自然科学与医学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第3期377-381,411,共6页
Journal of Jinan University(Natural Science & Medicine Edition)
基金
广东省自然科学基金资助项目(5006102)
关键词
入侵检测
精确度
数据挖掘
intrusion detection system
improve accuracy
data mining