基于数据挖掘的分布式入侵检测系统

摘要

构建了一个基于数据挖掘的分布式入侵检测系统模型.采用误用检测技术与异常检测技术相结合的方法,利用数据挖掘技术如关联分析、序列分析、分类分析、聚类分析等对安全审计数据进行智能检测,分析来自网络的入侵攻击或未授权的行为,提供实时报警和自动响应,实现一个自适应、可扩展的分布式入侵检测系统.实验表明,该模型对已知的攻击模式具有很高的检测率,对未知攻击模式也具有一定的检测能力.