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数据挖掘、人工神经网络和机器学习等技术在入侵检测中的广泛应用，大幅度地提高了检测引擎的精度，但误用检测中的漏报率和异常检测中的误报率仍然是入侵检测中的难题。论文结合误用检测和异常检测的特点，利用机器学习思想，设计实现了一种新型的具有自适应能力的复合式入侵检测系统.
基于数据挖掘的自适应入侵检测框架设计
【摘 要】
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数据挖掘、人工神经网络和机器学习等技术在入侵检测中的广泛应用，大幅度地提高了检测引擎的精度，但误用检测中的漏报率和异常检测中的误报率仍然是入侵检测中的难题。论文结合
【机 构】
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国防科学技术大学计算机学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2006年14期
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