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传统的网络入侵检测技术无法识别错综复杂的网络攻击,提出以大数据技术构建网络入侵检测模型,采用数据挖掘中聚类、分类和关联规则算法自动识别网络中攻击模式,这种方式能够快速学习和提取网络攻击的特征形态.仿真实验表明,基于大数据技术的网络入侵检测技术能够获得较高的攻击模式识别准确率.本论文从不同方面阐述大数据技术在网络入侵检测的应用,希望为研究网络入侵检测的专家和学者提供理论参考依据.