Research into the network security model blended of data stream mining and intrusion detection system

机译：数据流挖掘和入侵检测系统的网络安全模型研究

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In response of the fact that traditional intrusion detection systems are not able to fulfill the requirements for specific network security, such as fast processing speed, stronger defense capability, and higher real-time performance, a model of network security defense is built on the integration of data stream mining and intrusion detection; and, a data stream clustering algorithm is designed for mining in the model. Through analysis and simulation, the model turns out to be higher in detection rate and lower in false-alarming or false negative rate, thus achieving a better result.

机译：为了响应传统入侵检测系统无法满足特定网络安全要求的事实，例如快速处理速度，更强的防御能力和更高的实时性能，建立在集成上的网络安全防御型号数据流挖掘与入侵检测;并且，数据流聚类算法被设计用于在模型中挖掘。通过分析和仿真，该模型的检测率较高，以误报警或假负速度降低，从而实现更好的结果。

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来源
《International Conference on Computer Science Education》|2012年||共4页
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作者
Lin Zhu; Can-Shi Zhu;
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中图分类 TP3-53;
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