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基于数据挖掘技术的入侵检测研究

吴卉男  
【摘要】: 入侵检测(Intrusion Detection)是继防火墙、数据加密等传统安全保护措施后的又一种新的安全保障技术,它被用于对计算机和网络资源进行恶意使用的行为进行识别和响应。由于数据挖掘技术可以从大量的未知数据中发现有用的知识,因此也将数据挖掘技术广泛应用于入侵检测系统中。在数据挖掘技术众多分析方法中,由于聚类算法分析被称为是无监督的学习方法,可以对没有类别标记的数据进行聚类,因为网络运行中的大量数据都是没有经过标识的,所以聚类算法很适合入侵检测方面的研究。 本论文主要分析了传统的聚类算法在入侵检测系统应用中的优缺点,选择了更适合于入侵检测系统方法,使用两种聚类算法相结合最大最小距离算法和C-均值算法。基于此方法建立了一种入侵检测模型。并且通过KDD99训练数据集上实现算法,证明了该方法在入侵检测系统中的时效性利准确性。


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