属性抽取在基于数据挖掘的入侵检测系统中的应用

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该文首先介绍网络安全现状,传统的网络安全手段以及它们的不足,在此基础上引入入侵检测方法.接着讨论各种流行的入侵检测方法和入侵检测系统的要求.在各种入侵检测方法中,基于数据挖掘的入侵检测方法是该文重点研究的对象.该文介绍了数据挖掘概况,并解释了为什么要将数据挖掘应用在入侵检测系统当中.并给出了一种基于Agent的分布式结构入侵检测系统的模型.该文以规则推理为基础结合领域知识进行属性抽取,提出一种新的属性抽取算法,试验结果表明该方法获取的属性集能够更准确地表示数据信息,而且大大提高了后续模式挖掘的效率.
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