数据挖掘与信息安全探讨

数据挖掘与信息安全综述课件

结合大数据和云服务 内容概述

数据挖掘 16 2024-05-01

数据分析协同-(网络与信息安全-入侵检测技术)

数据分析协同入侵检测不仅需要利用模式匹配和异常检测技术来分析某个检测引擎所采集的数据，以发现一些简单的入侵行为，还需要在此基础上利用数据挖掘技术，分析多个检测引擎提交的审计数据以发现更为复杂的入侵行为。在综合使用多个检测技术的基础上，可以发现各种常见的、典型的攻击行为。

数据挖掘 14 2024-07-15

信息安全检测技术的主要方法

基于统计的方法、专家系统、神经网络、数据挖掘、遗传算法、计算机免疫技术等，是信息安全检测技术的主要手段。

数据挖掘 10 2024-08-08

数据挖掘概述与方法探讨

数据挖掘概述是通过对特定数据对象进行汇总、分析和比较，以获取其内涵描述及关键特征的过程。数据特征化的结果可以采用饼图、柱状图、曲线等形式呈现，而数据区分则包括比较度量，帮助区分目标类和比较类。

数据挖掘 16 2024-07-18

信息安全检测技术IDS的功能与应用

随着技术的进步，入侵检测系统（IDS）在信息安全领域发挥着关键作用。它能够监控、分析用户和系统活动，发现入侵企图或异常现象，审计系统配置和弱点，评估关键系统和数据文件的完整性，对异常活动进行统计分析，并识别攻击活动模式，实时报警和主动响应。

统计分析 14 2024-07-17

网络与信息安全入侵检测技术的统计分析

在网络与信息安全领域，统计分析方法首先创建系统对象的统计描述，包括用户、文件、目录和设备等的测量属性，如访问次数、操作失败次数和延时等。这些属性的平均值用于与系统正常行为进行比较，当观察值超出正常范围时，可能发生入侵。

统计分析 12 2024-07-16

数据挖掘与统计学-深入探讨数据挖掘算法

数据挖掘与统计学的交汇带来了数据挖掘算法的全面介绍。数据挖掘利用了统计学、人工智能及数据库等多种技术，将复杂技术封装成简单工具，使使用者能专注于问题本身。数据挖掘不仅限于统计分析，其算法源于广泛的统计学理论与扩展。

数据挖掘 16 2024-07-18

数据挖掘概念与技术的详细探讨

数据挖掘是从大量数据中提取有价值知识的过程，利用先进的算法和技术深入分析数据，揭示其中的模式和规律。将详细讨论数据仓库、聚类算法、分类预测等关键概念与技术。

数据挖掘 11 2024-08-24

系统完整性分析：信息安全防御利器

系统完整性分析通过仔细检查系统配置（如系统文件内容或系统表），来判断系统是否遭受过攻击或存在潜在安全风险。 其优势在于，无论模式匹配或统计分析方法是否检测到入侵，只要攻击行为导致文件或其他对象发生变化，完整性分析就能捕捉到这些异常。 然而，这种方法通常以批处理方式执行，无法提供实时响应。

统计分析 13 2024-05-16