【摘 要】
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随着计算机技术和Internet技术的迅猛发展和广泛应用,计算机网络安全问题日益突出和复杂。入侵检测技术作为一种网络技术对网络安全起着重要的作用,将数据挖掘引入到入侵检测
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院 合肥 230009
【出 处】
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全国第18届计算机技术与应用学术会议(CACIS)
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随着计算机技术和Internet技术的迅猛发展和广泛应用,计算机网络安全问题日益突出和复杂。入侵检测技术作为一种网络技术对网络安全起着重要的作用,将数据挖掘引入到入侵检测中使其可以适应海量数据的环境,同时,提高了自适应和自学习能力。本文提出了一种基于改进随机决策树RDT的入侵检测模型,针对RDT模型处理连续属性的不足,开展了基于密度聚类的连续属性离散化方法的研究。实验证明了将改进的RDT用于入侵检测可以快速的检测出入侵对象,有较好的时空性能、较低了误报率和漏报率,可以准确地提取入侵模式和用户特征,提高了检测的效率,具有很强的可扩展性和环境适应性。
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