基于行为模式挖掘的网络入侵检测
杨向荣，宋擒豹，沈钧毅
（西安交通大学电子与信息工程学院， 710049， 西安)

摘要：基于系统模型DMIDS，提出了一种有效防范网络入侵的方法．该方法基于IP包信息挖掘出用户的频繁行为模式，能自动建立正常和异常的用户行为规则库；利用相似性匹配，能实时地检测出已知的和未知的攻击．详细介绍了用户频繁行为模式挖掘算法——IDSPADE，实验结果表明该算法能够有效地发现多种网络入侵行为．和现有基于知识工程的方法相比，该方法具有更高的智能性和环境适应性．
关键词：网络入侵检测；行为模式挖掘；计算机信息安全
中图分类号：TP391