數據挖掘和數據倉庫在入侵檢測中的應用研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、該文結合國家自然科學基金重大計劃--面向大規(guī)模網絡的分布式入侵檢測和預警模型(90104030),針對數據倉庫與數據挖掘在入侵檢測中的應用進行了研究工作.在第一章和第二章該文分別介紹了以下內容:數據挖掘及其相關問題,包括數據挖掘的過程、方法、分類和應用等;數據倉庫及其相關問題;入侵檢測及其相關問題,包括系統(tǒng)模塊、分類、入侵檢測技術和相關產品介紹;最后綜述介紹了入侵檢測中的數據挖掘和數據倉庫的研究現狀.獲得生成訓練模型所需要的數據的代價過

2、高,且難以自動完成,是數據挖掘在入侵檢測中應用的主要障礙之一,第三章提出了解決該問題的一種方法.該文提于離群數據挖掘的異常檢測模型(Outlier Mining based Anoma1yDetection,OMAD),OMAD模型使用離群數據挖掘方法,剔除數據集中的異常數據,自動地生成正常訓練集,降低訓練數據的生成代價,提高入侵檢測系統(tǒng)的效率.第四章介紹基于數據倉庫的聯機分析系統(tǒng)的整體設計及具體實現過程,這是一種通用數據倉庫系統(tǒng),具有

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