【摘 要】
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提出了一种基于自适应模型数据库入侵检测方法（ASIDS）.该方法基于矩阵和最小支持度函数的AprioriZ关联算法,依据在训练和自适应入侵检测阶段产生数据库的操作特征,用户根据实际
【机 构】
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北京理工大学软件安全工程技术北京市重点实验室,燕山大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家“八六三”计划项目（2009AA01Z433）, 国家部委基金资助项目（A2120110006）, 北京理工大学基础研究基金资助项目（20090842003）
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提出了一种基于自适应模型数据库入侵检测方法（ASIDS）.该方法基于矩阵和最小支持度函数的AprioriZ关联算法,依据在训练和自适应入侵检测阶段产生数据库的操作特征,用户根据实际需求动态调整最小支持度函数的值,更高效挖掘操作特征.结合层次聚类算法产生动态规则库,通过计算待检测数据操作特征与规则库中聚类的距离是否超过聚类间最大距离来判断异常,以避免已有检测系统中判断＂边界尖锐＂问题,并实时把正常操作特征归入动态规则库,通过对报警信息的关联分析降低误警率.实验结果表明,ASIDS能够实时地进行入侵检测,具有
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