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基于数据挖据的自适应入侵检测系统设计与仿真

机译：基于数据挖据的自适应入侵检测系统设计与仿真

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如今的规则匹配检测不能适应网络与系统更新的速度，容易受到未知的攻击.针对这一问题，本文通过使用自适应策略来实现入侵检测.该入侵检测方法首先由系统环境描述和安全 阈 值来选择检测策略，对于小于或等于安全阈值的情况，采用基于谱聚类的入侵检测方法，该方法基于采用图论的划分方法使得划分后的子图内部(同一个类)权值和尽量大，不同子图(不同类)之间权重和尽量小实现聚类，根据正常行为数量远大于异常行为数量划分出分正常/异常行为库；对于大于安全阈值的情况，采用孤立森林检测方法，该方法可以在找到大多数数据规律不符合的数据，从而找到异常数据达到检测效果.通过实验表明，该方法能够降低误报率且能够提高效率.
机译：如今的规则匹配检测不能适应网络与系统更新的速度，容易受到未知的攻击.针对这一问题，本文通过使用自适应策略来实现入侵检测.该入侵检测方法首先由系统环境描述和安全 阈 值来选择检测策略，对于小于或等于安全阈值的情况，采用基于谱聚类的入侵检测方法，该方法基于采用图论的划分方法使得划分后的子图内部(同一个类)权值和尽量大，不同子图(不同类)之间权重和尽量小实现聚类，根据正常行为数量远大于异常行为数量划分出分正常/异常行为库;对于大于安全阈值的情况，采用孤立森林检测方法，该方法可以在找到大多数数据规律不符合的数据，从而找到异常数据达到检测效果.通过实验表明，该方法能够降低误报率且能够提高效率.

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