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基于模糊聚类和关联规则修正的入侵检测技术

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摘要 本文针对目前基于聚类算法的入侵检测技术存在符号类型数据处理能力欠缺、误报率较高的问题,提出了一种基于聚类和关联规则修正的入侵检测技术。该方法将关联规则挖掘技术引入到聚类分析机制中,利用针对符号型属性的关联规则挖掘结果对聚类结果进行修正,从而有效降低由于在入侵检测单纯使用聚类分析所导致的误报。文中详细的阐述了改进的具体实现方案,并通过实验验证了该技术的可行性。
作者 陈丽珊
出处 《福建广播电视大学学报》 2009年第1期70-74,共5页 Journal of Fujian Radio & TV University
  • 相关文献

参考文献3

  • 1Leonid Portnoy,,Eleazar Eskin,Salvatore J Stol-fo."Intrusion detection with Unlabeled Data U-sing Clus-tering"[].Proceedings of ACM CSS Work-shop on DataMining Applied to Security.2001
  • 2Wenke Lee.,S.J.Stolfo,,K.W.Mok.Algorithms For Mining System Audit Data[].Proceedings of the IEEE Symposium on Security and Privacy.1999
  • 3L Portnoy,,E Eskin,S Stolfo.Intrusion detection with unlabeled data using clustering[].ACM Workshop on Data Mining Applied to Security.2001

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