版权说明 操作指南
首页 > 成果 > 详情

基于数据流异常挖掘的入侵检测系统设计

认领
导出
Link by 中国知网学术期刊 Link by 维普学术期刊 Link by 万方学术期刊
反馈
分享
QQ微信 微博
成果类型:
期刊论文
作者:
李浪;李仁发
作者机构:
衡阳师范学院计算机系,衡阳,421008
湖南大学计算机与通信学院,长沙,410082
语种:
中文
关键词:
入侵检测;数据流处理;异常挖掘
关键词(英文):
intrusion detection;data stream processing;outlier mining
期刊:
科学技术与工程
ISSN:
1671-1815
年:
2008
卷:
8
期:
13
页码:
3500-3503
基金类别:
湖南省科技厅计划项目(2007GK3047); 湖南省自然科学基金(07jj6108)资助;
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
计算机科学与技术学院
摘要:
通过对入侵检测和数据流异常挖掘技术的研究,把数据流异常挖掘应用到入侵检测,成为目前入侵检测新的有效方法和研究热点。对基于数据流异常挖掘的入侵检测系统模型进行了设计,并对数据流异常挖掘算法进行了设计和实现,通过实验分析,取得了较好的效果。
摘要(英文):
Through the intrusion detection and data flow outlier mining technology research, the data flow anomalies mining application to Intrusion Detection and Intrusion Detection become an effective new methods and research. Based on data flow outlier Mining Intrusion Detection System Model for the design, and data flow outlier mining algorithm has been designed and realized, through...

反馈

验证码:
看不清楚,换一个
确定
取消

成果认领

标题:
用户 作者 通讯作者
请选择
请选择
确定
取消

提示

该栏目需要登录且有访问权限才可以访问

如果您有访问权限,请直接 登录访问

如果您没有访问权限,请联系管理员申请开通

管理员联系邮箱:yun@hnwdkj.com