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文檔簡介
1、該文結(jié)合國家自然科學(xué)基金重大計劃--面向大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的分布式入侵檢測和預(yù)警模型(90104030),針對數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘在入侵檢測中的應(yīng)用進行了研究工作.在第一章和第二章該文分別介紹了以下內(nèi)容:數(shù)據(jù)挖掘及其相關(guān)問題,包括數(shù)據(jù)挖掘的過程、方法、分類和應(yīng)用等;數(shù)據(jù)倉庫及其相關(guān)問題;入侵檢測及其相關(guān)問題,包括系統(tǒng)模塊、分類、入侵檢測技術(shù)和相關(guān)產(chǎn)品介紹;最后綜述介紹了入侵檢測中的數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫的研究現(xiàn)狀.獲得生成訓(xùn)練模型所需要的數(shù)據(jù)的代價過
2、高,且難以自動完成,是數(shù)據(jù)挖掘在入侵檢測中應(yīng)用的主要障礙之一,第三章提出了解決該問題的一種方法.該文提于離群數(shù)據(jù)挖掘的異常檢測模型(Outlier Mining based Anoma1yDetection,OMAD),OMAD模型使用離群數(shù)據(jù)挖掘方法,剔除數(shù)據(jù)集中的異常數(shù)據(jù),自動地生成正常訓(xùn)練集,降低訓(xùn)練數(shù)據(jù)的生成代價,提高入侵檢測系統(tǒng)的效率.第四章介紹基于數(shù)據(jù)倉庫的聯(lián)機分析系統(tǒng)的整體設(shè)計及具體實現(xiàn)過程,這是一種通用數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng),具有
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