Optim于数据挖掘的自适应入侵检测"(Adaptive intrusion detection based on data mining)and given clear guidelines not to completely rewrite it—just optimize.To follow the rules,I’ll likely keep key terms like"数据挖掘"(data mining)and"自适应入侵检测"(adaptive intrusion detection).Th

基于数据挖掘的入侵检测挺适合做安全相关项目的朋友用。自适应机制加上人工智能那一套，能根据流量变化调整策略，检测效果还不错。你不用手动设一堆规则，模型训练完了自己就能跑。而且逻辑也清晰，像用 KDD 的数据集做训练，跑出来结果也蛮稳定的，误报率低了不少。

数据挖掘的自适应特性在入侵检测里真挺实用。举个例子，有时候黑客攻击手法一变，你预设的那套规则就失效了，但这个方法能实时新数据，自动调整检测策略，挺智能的。你可以配合一些 AI 工具或者用MATLAB跑实验，效果还不错。

像那篇《入侵检测中的数据挖掘流程》就讲得挺细的，流程图都有，直接拿去当基础架构也可以。而且你要是对 AI 落地感兴趣，也可以看看大数据自适应教育报告那篇，思路上有借鉴价值。

顺带说一句，项目里要是用到MNIST测试一下 AI 效果，可以参考《人工智能 MATLAB MNIST 代码实现详解》，上手快，代码也简单。

如果你在做AI+安全类项目，可以把这套思路拿来改造一下，还挺灵活的，部署在服务器端或者网关上都方便。