【摘 要】
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基于数据挖掘技术的入侵检测技术是近年来研究的热点,然而,当前采用数据挖掘技术的入侵检测系统存在的一个主要弊端是当被保护的系统发生了一些变化或进行了一定程度的调整后
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基于数据挖掘技术的入侵检测技术是近年来研究的热点,然而,当前采用数据挖掘技术的入侵检测系统存在的一个主要弊端是当被保护的系统发生了一些变化或进行了一定程度的调整后,误报率会明显提高.本文提出了一种自适应入侵检测系统框架,该框架能够自适应的维护正常规则集,并且在不牺牲检测性能的情况下解决规则的重新计算问题,从而使正常行为轮廓中的规则可以不断更新,加入新规则,删除旧规则,并修改已有的规则的支持度和置信度,从而有效地解决了基于数据挖掘技术入侵检测系统规则集的及时更新问题.
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