當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)入侵行為檢測(cè)方法誤檢率較高,因此研究基于數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)絡(luò)入侵行為檢測(cè)方法。該方法根據(jù)網(wǎng)絡(luò)行為特征,設(shè)計(jì)了一個(gè)全新的特征子集選擇流程;然后根據(jù)特征子集,設(shè)置一個(gè)與數(shù)據(jù)挖掘相匹配的檢測(cè)動(dòng)態(tài)生成規(guī)則;數(shù)據(jù)挖掘算法依據(jù)上述檢測(cè)內(nèi)容,實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)入侵行為的識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果:與傳統(tǒng)檢測(cè)方法相比,此次研究的網(wǎng)絡(luò)入侵行為檢測(cè)方法,其聚類半徑r與閾值β之間的關(guān)聯(lián)性更強(qiáng),檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)入侵行為的誤檢率更低。由此可見,數(shù)據(jù)挖掘可以提高網(wǎng)絡(luò)入侵行為檢測(cè)結(jié)果的可靠性。 

【文章來(lái)源】：信息與電腦(理論版). 2020,32(20)

【文章頁(yè)數(shù)】：2 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引言
1 基于數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)絡(luò)入侵行為檢測(cè)方法
    1.1 選擇特征子集
    1.2 設(shè)置檢測(cè)動(dòng)態(tài)生成規(guī)則
    1.3 基于數(shù)據(jù)挖掘識(shí)別網(wǎng)絡(luò)入侵行為
2 實(shí)驗(yàn)研究
3 結(jié) 語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)技術(shù)的研究進(jìn)展與展望[J]. 魏鵬飛.  數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用. 2020(05)
[2]基于改進(jìn)MajorClust聚類的網(wǎng)絡(luò)入侵行為檢測(cè)[J]. 羅文華,許彩滇.  信息網(wǎng)絡(luò)安全. 2020(02)
[3]數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)中的應(yīng)用與研究[J]. 劉澤辰.  信息記錄材料. 2019(08)



本文編號(hào)：3149270