分级数据挖掘入侵检测模型

An Intrusion Detection System Model Using Multi-Grade Data Mining

下载PDF

导出

摘要建立完整的网络安全体系,入侵检测模型是主要的防御手段.笔者论述了分级数据挖掘的入侵检测模型,并实现了该入侵检测系统,从而提高了检测效率,增强实时性. The article introduces an intrusion detection system model which can carry out muhi-grade data mining. It can be used to improve detection efficiency and strengthening it＇s detective rate.

作者赵乘麟蒋外文赵云辉

机构地区邵阳学院信息与电气工程系中南大学信息科学与工程学院

出处《吉首大学学报（自然科学版）》 CAS 2007年第1期41-43,共3页 Journal of Jishou University(Natural Sciences Edition)

基金湖南省教育厅科学研究项目(04C604)

关键词入侵检测数据挖掘分级检测器 intrusion detection data mining multi-grade detector

分类号 TP311.131 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]

引文网络
相关文献

参考文献5

1DoraswamyN HarkinsD.IPSec新一代因特网安全标准[M].北京：机械工业出版社,2000..
2周成,吴卫东,姚旺生.IPSec的功能实现分析[J].数据通信,2002(1):15-17. 被引量：4
3卢勇,曹阳,凌军,李莉.基于数据挖掘的入侵检测系统框架[J].武汉大学学报（理学版）,2002,48(1):63-66. 被引量：21
4HANJia-wei KAMBERM.数据挖掘概念与技术[M].北京：机械工业出版社,2001.1 51-161.
5盛思源,战守义,石耀斌.基于数据挖掘的入侵检测系统[J].计算机工程,2003,29(1):156-157. 被引量：17

二级参考文献11

1王珊.数据仓库技术与联机分析处理[M] ．[M].北京：科学出版社,1999..
2[1]Daniel M. Gasparro Next-Gen VPNs:Design Challenge
3[2]Ashley Laurent, Inc. Copyright VPCom 1. 0 Virtual Privater Communication 1997-1998
4[3]SecurID Ready Implementation Guide Last Modified 6/27/00
5[4]Tes-Huong Choo vaulted VPN: compartmented virtual private networks on trusted operating systems
6[5]Using LDAP for Directory Integration A Look at IBM Secure Way Directory ,Active Directory and Domino December 2000 In ternational Technical Support Organization
7王清毅,刘洁,蔡庆生.事件序列中的知识发现研究[J].小型微型计算机系统,1999,20(1):16-19. 被引量：6
8肖勃雷,王诚.KDD中的数据预处理技术──相关性分析[J].计算机工程与应用,1999,35(3):70-71. 被引量：3
9何炎祥,彭锋,宋文欣,熊汉卫,陈莘萌.基于网络环境的分布式KDD及Data Mining研究[J].小型微型计算机系统,1999,20(10):744-746. 被引量：6
10陈硕,安常青,李学农.DIDAPPER:具有认知能力的分布式入侵检测系统[J].计算机工程与应用,2000,36(1):128-130. 被引量：5

共引文献81

1张立莉,曹天杰.基于智能化和协同技术的入侵检测研究[J].微计算机信息,2008,24(6):66-68. 被引量：1
2徐兴敏.数据挖掘在入侵检测中的应用[J].潍坊学院学报,2007,7(4):51-52.
3张博,李伟华,布日古德.数据挖掘中的关联规则在入侵检测系统中的应用[J].航空计算技术,2004,34(4):124-127. 被引量：5
4李萍.一种基于双栈转换机制的IPv6网络安全算法[J].科技风,2008(24):32-32.
5于涛.数据挖掘技术在入侵检测中的应用[J].科技风,2009(7):30-31.
6吕锋,陈华胜.关联算法的改进及其在审计数据挖掘中的应用[J].武汉理工大学学报（信息与管理工程版）,2004,26(5):5-9. 被引量：2
7刘桂庆,邹立娣,李凯.入侵检测中的数据挖掘分析方法[J].合肥学院学报（自然科学版）,2004,14(3):26-29. 被引量：3
8曾红月,姚敏.时序数据挖掘方法研究[J].计算机工程与设计,2004,25(11):1999-2001. 被引量：4
9万志华,欧阳为民,张平庸.一种基于划分的动态聚类算法[J].计算机工程与设计,2005,26(1):177-179. 被引量：16
10常辉辉,金玮,杨炳儒.一种基于双库协同机制的入侵检测系统[J].计算机工程与应用,2005,41(9):141-143. 被引量：3

1陈佳莹.黑客主要攻击手段和基本防御[J].科技信息,2006(11S):18-18.
2陈振华.浅谈目前计算机网络与信息安全问题[J].计算机光盘软件与应用,2011(6):12-12. 被引量：1
3于晶.计算机的网络安全及其防范技术[J].内江科技,2008,29(11):145-145. 被引量：1
4王智勇,穆慧敏.常见安全攻击及安全防御手段[J].科学之友（下）,2009(6):27-28.
5罗云.浅析计算机网络安全技术的现状[J].计算机光盘软件与应用,2010(14):99-99.
6赵悦,陈凌晖.基于数据挖掘的入侵检测系统[J].计算机系统应用,2008,17(9):2-5. 被引量：1
7贾娴.浅析网络安全之入侵检测技术[J].黑龙江科技信息,2015(20):171-171.
8肖宏伟.计算机病毒的研究与防范[J].电脑知识与技术,2009,5(2):831-832. 被引量：3
9乔正洪,周惠民.入侵检测技术在网络防护中应用的初步研究[J].解放军理工大学学报,2004,5(1):39-42.
10郭建伟.全面提升系统安全（下）[J].网络运维与管理,2014(12):89-96.

吉首大学学报（自然科学版）

2007年第1期

浏览历史

内容加载中请稍等...

分级数据挖掘入侵检测模型

参考文献5

二级参考文献11

共引文献81

相关作者

相关机构

相关主题

浏览历史