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基于系统模型DMIDS,提出了一种有效防范网络入侵的方法.该方法基于IP包信息挖掘出用户的频繁行为模式,能自动建立正常和异常的用户行为规则库;利用相似性匹配,能实时地检测出已知的和未知的攻击.详细介绍了用户频繁行为模式挖掘算法--IDSPADE,实验结果表明该算法能够有效地发现多种网络入侵行为.和现有基于知识工程的方法相比,该方法具有更高的智能性和环境适应性.