DMIDS中的特征构造方法研究  

Research on Technique of Feature Construction in DMIDS

作　　者：向胜军[1] 李超峰[2] 

机构地区：[1]北京石油化工学院自动化系,北京102617 [2]中南民族大学管理学院,武汉430074

出　　处：《北京石油化工学院学报》2005年第2期5-8,共4页Journal of Beijing Institute of Petrochemical Technology

摘　　要：基于数据挖掘的入侵检测系统(DMIDS)是将数据挖掘技术用于分析系统审计数据,从中提取用户正常行为模式和黑客入侵模式,用于检测攻击。在DMIDS的实现过程中,特征构造是一个关键环节。描述了建立入侵检测模型的数据挖掘过程,设计了一个特征构造算法,该算法能自动地根据频繁模式构造临时和统计特征,用来辅助建立入侵检测模型,此构造方法所构造的特征具有较高的信息增益度。In the realization of data mining-based intrusion detection system (DMIDS), feature construction is a key process. This paper describes the data mining process of building intrusion detection models, and designs an algorithm that automatically constructs temporal and statistical features according to the semantics of the patterns, which are used to build intrusion detection models.

关 键 词：数据挖掘 入侵检测 频繁模式 特征构造 

分 类 号：TP311.11[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]