【摘 要】
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提出一种基于数据挖掘的网络数据库入侵检测模型(NDBIDS).讨论了NDBIDS的结构及各部件的功能.利用关联规则Apriori算法,对用户正常历史数据进行挖掘,并对产生的规则进行归并
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提出一种基于数据挖掘的网络数据库入侵检测模型(NDBIDS).讨论了NDBIDS的结构及各部件的功能.利用关联规则Apriori算法,对用户正常历史数据进行挖掘,并对产生的规则进行归并更新,通过训练学习生成异常检测模型,并利用此模型实现基于数据挖掘的异常检测.NDBIDS可以检测伪装攻击、合法用户的攻击和攻击企图三种类型的攻击,通过实验给出了相应攻击的检测率、假报警率、漏报率和检测正确率.本系统的建立不依赖于经验,具有较强的灵活性.
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