1、“.....基于特征的入侵检测应用异常模型,该模型中存储所有已知攻击标志性特征,当发现用户当前操作行为与攻击特征相匹配时,则数据进行采集和预处理,然后挖掘出正常情况下用户所执行命令中的相关性,从而建立每个用户的历史行为模式,利用该模式对当前用户行为进行比较和判断,检测用户行为是否异常。入到最小。数据挖掘在电力信息系统网络安全的应用原稿。利用分类算法时,首先进行数据抽取,从网络传输的数据包中取出可用于对传输层连接记錄分类的特征属性,作为分类依据,数据挖掘在电力信息系统网络安全的应用原稿信息系统的网络安全,这对于进步推动电力行业的发展具有非常现实的意义......”。

2、“.....数据挖掘在电力信息系统网络安全的应用原稿攻击,因此会漏报许多未知攻击,导致漏报率高。基于异常的入侵检测应用正常模型,该模型中存储用户的正常行为,当发现用户当前操作行为与正常模型不匹配时,则认为发生了入侵行特点,这就给些不法分子可乘之机。其通过不正当的手段进入到电力信息系统中进行破坏,同时电力信息系统网络结构的不确定性都是的电力信息系统安全存在较大问题。所以确保电力应用展开探讨。数据挖掘在电力信息系统网络安全的应用原稿。入侵检测方法般分为两种,其中较常用的是基于特征的入侵检测,另种则是基于异常的入侵检测,者分别应用异常模型严重的就是网络安全问题......”。

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6、“.....因此使得网络安全性降低,同时系统适应性差,检测和响应的速度慢。另方面,记录入侵行为时需要通过人工或其他方法来记录和分类用户行为,工作量大且工作为与正常模型不匹配时,则认为发生了入侵行为。由于该方法将不符合正常模型的用户行为均视为入侵行为,因此误报率高。关键词数据挖掘电力信息系统网络安全入侵检测随着经挖掘在电力信息系统网络安全的应用电力信息系统网络安全技术存在的缺陷方面,网络安全技术扩展性差,往往只能发现模式规定的已知的入侵行为,不能自动发现新的入侵行为,对于未正常模型。基于特征的入侵检测应用异常模型,该模型中存储所有已知攻击标志性特征......”。

7、“.....则认为发生了入侵行为。由于该方法只能检测已知摘要由于电力信息系统网络环境的复杂性和多样性,使得准确分析电力信息系统网络入侵行为判断电力信息系统网络安全状态存在困难。数据挖掘技术作为种信息处理手段,具有分析预测特点,这就给些不法分子可乘之机。其通过不正当的手段进入到电力信息系统中进行破坏,同时电力信息系统网络结构的不确定性都是的电力信息系统安全存在较大问题。所以确保电力升,针对相应管理内容建立了对应的电力信息管理系统,为企业的运营管理带来了极大的便利,提升了企业的运行效率。但电力信息管理系统在应用过程中也面临着很多安全性问题,最为发展和科技进步,电力信息化也在不断深化改革......”。

8、“.....电力企业的信息化水平有了较大提升,针对相应管理内容建立了对应的电力信息管理系统,为企业的数据挖掘在电力信息系统网络安全的应用原稿信息系统的网络安全,这对于进步推动电力行业的发展具有非常现实的意义。本文就数据挖掘在电力信息系统网络安全的应用展开探讨。数据挖掘在电力信息系统网络安全的应用原稿为发生了入侵行为。由于该方法只能检测已知攻击,因此会漏报许多未知攻击,导致漏报率高。基于异常的入侵检测应用正常模型,该模型中存储用户的正常行为,当发现用户当前操作行特点,这就给些不法分子可乘之机。其通过不正当的手段进入到电力信息系统中进行破坏......”。

9、“.....所以确保电力检测是指在入侵已经开始但还未造成危害或更大危害前,及时检测入侵,以便尽快阻止入侵,把危害降低到最小。入侵检测方法般分为两种,其中较常用的是基于特征的入侵检测,另种则后从包含特定攻击手段的训练数据中挖掘出对应的分类规则,从而实现对实际网络中的连接记录进行分类,预测该连接是否为入侵行为。利用关联规则分析时,首先对用户操作行为的历史。由于该方法将不符合正常模型的用户行为均视为入侵行为,因此误报率高。入侵检测是指在入侵已经开始但还未造成危害或更大危害前,及时检测入侵,以便尽快阻止入侵,把危害降低正常模型。基于特征的入侵检测应用异常模型......”。