基于数据挖掘的网络入侵检测的应用研究文献综述

随着互联网和信息技术的迅速发展，网络安全问题日益突出，网络入侵检测作为网络安全防御体系的第一道防线，其重要性不言而喻。

传统的入侵检测技术已经难以应对日益复杂多变的网络攻击手段，数据挖掘技术凭借其强大的数据分析和模式识别能力，为网络入侵检测提供了新的思路和方法。

本文首先介绍了网络入侵检测和数据挖掘的基本概念，以及入侵检测技术的发展现状；然后，对基于数据挖掘的网络入侵检测技术进行了深入研究，包括常用的数据挖掘算法、入侵检测模型构建以及性能评估方法；最后，对该领域未来的研究方向进行了展望。

关键词：网络入侵检测；数据挖掘；入侵检测系统；机器学习；深度学习

随着互联网技术的飞速发展和普及，网络安全问题日益凸显。

网络入侵行为层出不穷，攻击手段也日新月异，传统的网络安全防御手段已经难以满足日益严峻的网络安全形势。

网络入侵检测系统（NetworkIntrusionDetectionSystem，NIDS）作为网络安全防御体系的重要组成部分，能够及时发现并阻止网络入侵行为，保障网络安全。

网络入侵检测是指对网络流量、系统日志等数据进行分析，识别出其中存在的恶意行为并采取相应的防御措施。

数据挖掘技术是指从海量数据中提取隐藏的、有价值的知识和信息的过程。

将数据挖掘技术应用于网络入侵检测领域，可以有效提高入侵检测系统的效率和准确率。