一种基于数据挖掘的入侵检测系统模型  

A Data Mining Based Intrusion Detection System Model

作　　者：李玲娟[1] 王汝传 

机构地区：[1]南京邮电大学计算机学院

出　　处：《南京邮电学院学报（自然科学版）》2005年第5期40-43,共4页Journal of Nanjing University of Posts and Telecommunications

基　　金：国家自然科学基金(60173037和70271050);江苏省自然科学基金(BK2003105);国家高科技'八六三'计划(2002AA776032);江苏省计算机信息处理技术重点实验室基金(kjs03061);江苏省教育厅自然科学研究专项基金(02SJD520002)资助项目

摘　　要：提出了一种基于数据挖掘技术的入侵检测系统模型,该模型是一个核模型,具有很好的扩展能力和适应能力,该模型因使用了元检测引擎来综合处理来自各个基本检测引擎的数据而提高了检测结果的准确性。文中还构建了一个基于数据挖掘的入侵检测原型系统来分析几种典型的数据挖掘技术的实际应用效果,讨论了数据预处理和特征提取问题。This paper proposes a data mining based IDS （intrusion detection system） model. This model is a kernel model and has a good scalability and flexibility. This model uses the meta-detection engine to synthetically deal with the data coming from all basic detection engines. It makes the veracity of the detection result increased. We also build a prototype of data mining based intrusion detection system to analyze the real effect of applying several typical data mining technology to IDS. At the same time we discuss the problem about data process and features selection.

关 键 词：数据挖掘 入侵检测 模型 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP393.08[自动化与计算机技术—控制科学与工程]