【摘 要】
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传统的入侵检测系统在网络上存在自适应差、缺乏扩展性、数据过载等问题,而基于数据挖掘的入侵检测技术通过数据挖掘的方法,自动地从训练数据中提取出入侵检测的知识和模式,
【机 构】
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南昌大学信息工程学院,南昌大学信息工程学院,深圳富士康集团 江西南昌330031,江西南昌330031,广东深圳518110
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传统的入侵检测系统在网络上存在自适应差、缺乏扩展性、数据过载等问题,而基于数据挖掘的入侵检测技术通过数据挖掘的方法,自动地从训练数据中提取出入侵检测的知识和模式,很好地解决了传统入侵检测系统中存在的问题。本文提出了一种基于数据挖掘的入侵检测系统模型,分析了几种入侵检测技术的数据挖掘方法。
The traditional intrusion detection system has the problems of poor adaptability, lack of expansibility and data overload in the network. Intrusion detection technology based on data mining can extract the knowledge and mode of intrusion detection automatically from the training data through the method of data mining , A good solution to the traditional intrusion detection system problems. In this paper, a model of intrusion detection system based on data mining is proposed, and several data mining methods of intrusion detection technology are analyzed.
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