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文档简介

案例现场基于系统聚类分析的网络入侵检测数据挖掘技术及应用系列培训讲座时间：2012年3月18日19:00-20:00案例描述建模算法建模流程在线建模参考资料

案例描述入侵检测技术是近年来顺应网络安全需求发展起来的一种新兴技术，并得到快速发展。入侵检测系统(IntrusionDetectionSystem，IDS)可以对系统或网络资源进行实时检测，及时发现闯入系统或网络的入侵者，也可以预防合法用户对资源的误操作，是保证网络安全的关键技术和重要手段，它也是一种主动保护自己免受攻击的网络安全技术。案例描述目前的入侵检测系统主要以模式发现技术为主，其目前的研究热点主要表现在：宽带高速实时的检测技术、大规模分布式的检测技术、数据挖掘技术、更先进的检测算法和入侵响应技术。目前对将数据挖掘技术尤其是将其中的聚类算法应用到入侵检测中的研究还处于起步阶段，如何改进聚类算法使入侵检测的检测率提高并且降低误报率是进一步的研究方向。设计一个基于聚类算法的入侵检测系统，使其正确率、效率和可用性在一个比较理想的范围内。这里采用了《系统安全与入侵检测》中的实验数据作为原始数据，如样本表所示。表中列出了20条网络连接记录的特征数据，显示了用户登陆的一些特征。主要针对三维数组（Count，Srv_serror，Srv_count）对数据进行分析。这个三维数组较好的描述了数据是否具有攻击特征。案例描述案例描述建模算法建模流程在线建模参考资料

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