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jijianderuqinjiance
- 入侵检测系统的研究是近年来网络安全领域的一个研究热点, 而入侵检测算法是实现该 系统的核心Z 已经有一些学者提出了基于不同知识背景的入侵检测算法Z 本文利用数据挖掘 技术, 通过挖掘用户的键盘行为特征, 建立相关的数学模型, 实现系统入侵检测Z
20060409
- 针对Windows 操作系统受到的越来越多的严重攻击,提出一种基于Native API 序列的多 步一致模型和指数迭代检测算法,实现了从内核空间检测Windows 操作系统中的异常入侵. 通过 设计内核虚拟设备来截获系统服务分配表,从而可实时地获取Native API 信息. 用被截获的正常 Native API 数据建立一步和二步一致模型,并以此描述进程的正常行为. 在检测过程中,通过指数 迭代检测算法,可对不断出现的Native API 的正常指数进行度量. 采用报警提取算法
VC++ 实现异物入侵
- 移动物体检测与跟踪算法的实现
svm 入侵检测-1
- 模式识别中的入侵检测算法1，不错的内容啦-pattern recognition of an intrusion detection algorithm, as well--
Apriori
- 关联规则挖掘的研究工作主要包括：Apriori算法的扩展、数量关联规则挖掘、关联规则增量式更新、无须生成候选项目集的关联规则挖掘、最大频繁项目集挖掘、约束性关联规则挖掘以及并行及分布关联规则挖掘算法等，其中快速挖掘与更新频繁项目集是关联规则挖掘研究的重点，也是多种数据挖掘应用中的技术关键，已用于分类规则挖掘和网络入侵检测等方面的研究。研究者还对数据挖掘的理论进行了有益的探索，将概念格和粗糙集应用于关联规则挖掘中，获得了显著的效果。到目前为止，关联规则的挖掘已经取得了令人瞩目的成绩，包括：单机环境
parser
- 入侵检测报警过滤算法（啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊）-Alarm filtering algorithm for intrusion detection
基于数据挖掘的网络入侵检测
- 基于数据挖掘的网络入侵，针对传统的kmeans算法存在缺点，提出一种改进的kmeans算法进行网络入侵识别(Based on the network intrusion of data mining, an improved kmeans algorithm is proposed for network intrusion recognition based on the disadvantages of traditional kmeans algorithm)
RNSA
- 人工免疫RNSA智能算法，根据自体生成定半径的检测器，用于异常检测以及入侵检测。(Artificial immune RNSA intelligent algorithm is used for anomaly detection)
IDS
- 利用增强型K-means聚类算法实现入侵检测系统模型的设计(Design of Intrusion Detection System Model Using Enhanced K-means Clustering Algorithms)