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随着网络通信技术的发展,越来越多的社会活动开始通过互联网来进行。与此同时,网络信息的安全问题也日益严重。入侵检测系统的出现无疑很大程度上提高了网络的安全性,但是目前的入侵检测系统普遍存在漏/误报率高,特征库需频繁升级更新等问题。本文提出了一种基于关联规则挖掘算法的入侵检测系统。该系统可以通过训练数据生成通用的检测规则并且利用规则检测新的攻击。最后通过实验证明了该系统对未知攻击有较好的检测率。