网络入侵检测数据挖掘论文.docxVIP

　　1关于数据挖掘事实上，数据挖掘的产生是有其必然性的。 　　随着信息时代的到来，各种数据收集设备不断更新，相应的数据库技术也在不断地成熟，使得人们积累的信息量不断增加，为了提高效率，当务之急就是要从海量的数据中找出最有用的信息，这就催生了数据挖掘技术。 　　2网络入侵检测的重要性与必要性分析网络入侵检测，就是对网络入侵行为的发觉。 　　与其他安全技术相比而言，入侵检测技术并不是以建立安全和可靠的网络环境为主，而是以分析和处理对网络用户信息构成威胁的行为，进而进行非法控制来确保网络系统的安全。 　　它的主要目的是对用户和系统进行检测与分析，找出系统中存在的漏洞与问题，一旦发现攻击或威胁就会自动及时地向管理人员报警，同时对各种非法活动或异常活动进行识别、统计与分析。 　　3数据挖掘在网络入侵检测中的应用分析在使用数据挖掘技术对网络入侵行为进行检测的过程中，我们可以通过分析有用的数据或信息来提取用户的行为特征和入侵规律，进而建立起一个相对完善的规则库来进行入侵检测。 　　该检测过程主要是数据收集——数据预处理——数据挖掘，以下是在对已有的基于数据挖掘的网络入侵检测的模型结构图进行阐述的基础上进行一些优化。 　　31综合了误用检测和异常检测的模型为改进前综合误用检测和异常检测的模型。 　　从图2可以看出，它是综合利用了误用检测和异常检测模型而形成的基于数据挖掘的网络入侵检测模型。 　　其优点在于通过结合误用检测器和异常检测器，把所要分析的数据信息减少了很多，大大缩小了数据范围。 　　其劣势在于当异常检测器检测到新的入侵检测后，仅仅更新了异常检测器，而没有去及时地更新误用检测器，这就无形中增加了工作量。 　　对于这一不足之处，笔者提出了以下改进意见。 　　32改进后的误用检测和异常检测模型笔者进行了一些改进，以形成一种更加有利的基于数据挖掘的入侵检测模型，基础上进行了一定的优化。 　　一是把从网络中获取的网络数据包发送到数据预处理器中，由它进行加工处理，然后使用相应的关联规则找出其中具有代表性的规则，放入关联规则集中，接下来用聚类规则将关联规则所得的支持度和可信度进行聚类优化。 　　此后，我们可根据规定的阈值而将一部分正常的数据删除出去，这就大大减少了所要分析的数据量。 　　此时可以把剩下的那些数据发送到误用检测器中进行检测，如果误用检测器也没有检测到攻击行为，则把该类数据发送到异常检测器中再次进行检测，与上面的例子一样，这个异常检测器实际上也起到了一个过滤的作用，以此来把海量的正常数据过滤出去，相应地数据量就会再一次变少，这就方便了后期的挖掘。 　　这一模型系统的一大特点就是为了避免重复检测，利用对数据仓库的更新来完善异常检测器和误用检测器。 　　也就是说，根据异常检测器的检测结果来对异常检测器和误用检测器进行更新，若测得该行为是正常行为，那么就会更新异常检测器，若测得该行为是攻击行为，那么就更新误用检测器来记录该次的行为，从而方便下次进行重复的检测。 　　4结束语无可厚非，当前我们的网络入侵检测技术还并不成熟，如何有效地提高网络对攻击和错误使用的抵抗力，使安全防护措施的实施更加有效，减少误警率和漏警率，是未来很长一段时间内数据挖掘技术在网络入侵检测中研究的重要方向。 　　作者朱沙单位无锡旅游商贸高等职业学校  本word为可编辑版本，以下内容若不需要请删除后使用，谢谢您的理解 　　篇一：重症肺炎的诊断标准及治疗 　　重症 肺 炎 　　【概述】肺炎是严重危害人类健康的一种疾病，占感染性疾病中死亡率之首，在人类总死亡率中排第5~6位。重症肺炎除具有肺炎常见呼吸系统症状外, 尚有呼吸衰竭和其他系统明显受累的表现, 既可发生于社区获得性肺炎(community -acquired pneumonia, CAP),亦可发生于医院获得性肺炎(hospital acquired pneumonia, HAP)。在HAP中以重症监护病房(intensive care unit ,ICU)内获得的肺炎、呼吸机相关肺炎(ventilator associated pneumonia ,VAP)和健康护理( 医疗) 相关性肺炎(health care–associated pneumonia ,HCAP)更为常见。免疫抑制宿主发生的肺炎亦常包括其中。重症肺炎死亡率高，在过去的几十年中已成为一个独立的临床综合征，在流行病学、风险因素和结局方面有其独特的特征，需要一个独特的临床处理路径和初始的抗生素治疗。重症肺炎患者可从ICU综合治疗中获益。临床各科都可能会遇到重症肺炎患者。在急诊科门诊最常遇到的是社区获得性重症肺炎。本章重点介绍重症社区获得性肺炎。对重症院内获得性肺炎只做简要介绍。 　　【诊断】首先需明确肺炎