为提高网络入侵检测的检测效果,提出了一种基于改进D-S证据理论的信息融合网络入侵检测方法。该方法首先采用支持向量机(S upport Vector Machine,SVM)统计机器学习方法分别对基于主机和基于网络的数据进行训练;然后针对D-S证据理论无法解决证据之间冲突问题,从合成规则着手,提出一种改进的D-S证据理论;最后采用改进的D-S证据理论对SVM的训练结果进行融合,兼顾了两类检测结果的优势,提高了网络入侵检测的性能。仿真结果表明,与单一的入侵检测策略相比,该方法能有效提高网络入侵检测的准确率,降低漏报率,提高了网络入侵检测的整体性能。
针对当前入侵检测系统的局限性,提出将数据挖掘技术引入到入侵检测中,研究了Apriori关联算法、ID3分类算法和FHCAM聚类算法在入侵检测中的应用,建立了一个基于数据挖掘的自适应入侵检测模型。该模型能够识别已知和未知的入侵,降低检测的漏报率和误报率,有效的提高检测效率。
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