基于数据挖掘的入侵检测研究

 随着基于网络的服务的迅速增长,入侵检测系统的检测性能已变的越来越重要。为了提高入侵检测系统的检测率和降低其误报率,本文通过将网管系统和入侵检测系统相结合, 提出了一种用于分布式入侵

Research on Image Data Mining Method Based on Data Field

入侵检测是动态安全技术中最核心的技术之一。从体系结构的演变、检测方法分析和系统测评工作三个方面对当前入侵检测的研究进行技术性综述，讨论了现有的入侵检测体系结构，详细分析了各种入侵检测方法，对现有的入侵

原创超好毕业论文——网络入侵检测系统(Snort)研究

针对现有的入侵检测对未知攻击检测率和误检率方面的不足，提出了基于蚁群聚类的入侵检测系统。首先研究了基本蚁群优化算法,在此基础上提出基于蚁群聚类的入侵检测算法，进而设计了基于蚁群聚类的入侵检测系统体系结

群签密是一种能够同时提供群签名和群加密的密码体制。首次将群签密的应用范围推广到仅需要完整性的场合，给出了广义群签密的定义。广义群签密既有群签密的属性，又有对特定的输入单独提供群签名的功能。基于ACJT

针对填补零的OFDM（ZP-OFDM）系统，提出了一种新的基于子空间的自适应半盲信道估计算法。该算法利用ZP-OFDM系统导频信息，给出精确的信道参数初始值。然后通过一种新的子空间跟踪以及功率方法，进

现有的基于机器学习的入侵检测方法大多专注于提高整体检测率和降低整体的漏报率，忽视了少数类别的检测率和漏报率，为此，提出了一种基于SMOTE（syntheticminorityoversamplingt

分析了传感器网络与传统网络入侵检测的不同点，针对查询式无线传感器网络的特点，提出了基于安全协议的入侵检测系统(SPIDS)，该系统充分利用了基站强大的检测功能和能量资源，并依据安全协议的特点和路由拓扑

为克服目前入侵检测技术检测反应速度慢、误检率和漏检率较高等问题，研究了加权移动窗口这种数据挖掘方法。首先对现有的移动窗口算法MFI-TransSW和Moment进行了认知与分解，指出现有算法的缺陷，提