简介：计算机数据库在实际操作中有时会产生许多的问题，所以计算机数据库入侵检测技术是保障企业和个人的隐私以及国家的稳定和安全的关键，数据库入侵检溺4技术是保护信息安全的重要组成，目前计算机数据库入侵检测技术基本是在防火墙以及数据加密之后开发创造的安全保护技术。虽然目前防火墙在计算机数据库系统中被广泛运用，但防火墙自身无法充分抵挡黑客的侵袭，所以加强对计算机数据库入侵检测技术的研究势不可挡。文章主要环绕计算机数据库入侵检测技术展开讨论，来增强我国计算机数据库系统的稳定性。

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简介：入侵检测系统作为保护网络系统安全的关键技术和重要手段,已经成为当前网络安全研究方面的热点。粗糙集作为一种新兴的处理模糊和不确定性知识的数学工具,将其应用在入侵检测中具有重要的现实意义。关键词入侵检测；粗糙集；网络安全；属性约简中图分类号TN915.08文献标识码A文章编号1007-9599(2010)04-0000-01ResearchofIntrusionDetectionSystemModelBasedonRoughSetTheorySuHang,LiYanqing(DalianTransportationUniversity,EducationTechnicalCenterNetworkTechnologyDepartment,Dalian116028,China)AbstractTheIntrusionDetectionSystemasakeytechnologyandimportantmeanstoprotectnetworksecurityhasbecomeahotresearcharea.Roughsetsasanewmathematicaltooltodealwiththefuzzyanduncertainknowledge.Ithasimportantpracticalsignificancetouseitinintrusiondetection.KeywordsIntrusiondetection;Roughsets;Networksecurity;Attributereduction一、引言随着计算机网络和信息技术的发展,人们对互联网的使用越来越频繁,这也使得网络安全问题变得越发重要1。入侵检测系统作为保护网络系统安全的关键技术和重要手段,已经成为当前网络安全方面研究的热点和重要方向。二、粗糙集理论（一）粗糙集基本概念1.知识分类的概念知识是人类通过实践认识到的客观世界的规律性的东西，是人类实践经验的总结和提炼，具有抽象和普遍的特性。人工智能研究中的一个重要概念是智能需要知识。从认知科学的观点来看，可以认为知识来源于人类以及其他物种的分类能力，知识即是将对象进行分类的能力。设是我们感兴趣的对象组成的有限集合，称为论域。以分类为基础，可以将分类理解为等价关系，而这些等价关系对论域进行划分。2.粗糙集及其近似定义1设是对象集，是上的等价关系2。(1)称为近似空间，由产生的等价类为，其中。(2)对于任意，记，，称为的下近似，为的上近似。(3)若，称为可定义的集合，否则称为粗糙集（图1）。(4)的边界域定义为(5)集合称为的正域，称为的负域。（二）近似精度与粗糙度定义设集合是论域上的一个关于的粗糙集，定义关于的近似精度为，其中；表示集合中所包含元素的数目，称集合的基数或势。定义设集合是论域上的一个关于的粗糙集，定义的粗糙度为。如果，则集合关于是普遍集合；如果，则集合关于是粗糙集合。（三）核与约简属性约简包括两个概念约简（reduce）和核（core）。属性约简是指关系的最小不可省略子集，而属性的核则是指最重要的关系集。定义*对于一给定的决策系统，条件属性集合的约简是的一个非空子集。它满足1，都是不可省略的2则称是的一个约简，中所有约简的集合记作。三、入侵检测模型（一）入侵检测系统入侵检测系统全称为IntrusionDetectionSystem，简称IDS。它从计算机网络系统中的若干关键点收集信息，并分析这些信息，检查网络中是否有违反安全策略的行为和遭到袭击的迹象。进行入侵检测的软件与硬件的组合便是入侵检测系统。入侵检测作为一种积极主动的安全防护技术，提供了对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护，在网络系统受到危害之前拦截和响应入侵。入侵检测系统能很好的弥补防火墙的不足，从某种意义上说是入侵检测是防火墙之后的第二道安全闸门。（二）粗糙集理论在入侵检测中的应用本文主要探讨判断当前的网络连接是正常连接还是入侵，实现这个功能的系统模型分为四个部分。第一，数据预处理。主要包括删除重复记录，决策表缺失内容修正，数据离散化。第二，属性约简。采集到的大量数据里面包含了多种信息，但是所有的信息并不是同等重要的，有些时候是冗余的，通过属性约简可以有效去掉冗余信息以便得到更为简捷的决策规则。第三，根据约简结果得到逻辑规则。本文入侵检测系统体系结构如图2所示。（三）基于信息熵的属性约简改进算法属性约简部分是基于粗糙集理论的入侵系统模型中非常重要的部分，本文对一种基于信息熵的属性约简算法进行改进，使得算法更高效。文献3提出的cebarkcc算法是一种比较典型的基于信息熵的属性约简算法，该算法是建立在决策属性集相对于条件属性集额条件熵的基础上的，以作为启发式信息，以作为算法的终止条件。它以决策表核属性集为起点，逐次选择使最小的非核条件属性添加到核属性集中，直到满足终止条件。该算法步骤文献44中有详细说明，本文不在细述，现将改进算法步骤描述如下Cebarkcc的改进算法输入一个决策表，其中，为论域，和分别为条件属性集和决策属性集；输出决策表的一个相对约简；Step1计算决策表中决策属性集相对条件属性集的条件熵；Step2计算条件属性集中相对于决策属性集的核属性，并令，；Step3Step3.1计算条件信息熵，转Step3.4；Step3.2对，中的每个属性计算条件熵，求得到属性的重要度；Step3.3选择使最大的属性（若同时有多个属性达到最小值，则从中选取一个与的属性值组合数最少的属性），把从中删除，并把增加到的尾部；同时从中删除使的值为零的属性；Step3.4如果，则转Step4，否则转Step3.2；Step4从的尾部开始，从后向前判别每个属性的是否可约。如果，则从开始向前的属性都是核属性，不可约，算法终止；否则，如果，则是可约简的，把从中删除。四、结论一个完善的入侵检测系统是对系统防火墙有益的补充，能够在网络系统受到危害之前拦截和响应入侵。但是现今网络数据量非常大，环境复杂，这就需要入侵检测系统更加智能，能够适应复杂多变的环境。粗糙集能够不需要任何附加信息和先验知识的情况下，对数据进行分析从而得出人们想要的结果。所以将粗糙集理论应用于入侵检测系统是可行而且有效的，本文同时给出了改进的约简算法，该算法较先前算法效率更高，约简效果更好。参考文献1肖晓春.基于模型的网络安全风险评估的研究,复旦大学,20082张文修,仇国芳.基于粗糙集的不确定决策.清华大学出版社3王国胤,于洪,杨大春.基于条件信息熵得决策表约简J.计算机学报,2002

简介：本文通过对“入侵检测技术”课程的实验教学的实践、总结和研究，从“入侵检测技术”课程的特点和学生需求出发，设计和选择了该课程的一系列验证型、设计型和综合型实验内容，设计并实施了实验教学的过程，使学生在掌握课程的重要知识点的同时，增长自己的动手能力和实践能力。

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简介：最近，一位网管朋友找到我帮忙，要我对他所管理的一个网站进行安全检测。朋友理论上的东西非常强，但由于刚就职，对常见的一些入侵手段不是很了解，对这个网站采取的安全措施就是设置防火墙和路由之类的。所以尽管他弄了半天，网站到底安全与否心里还是没底。既然如此，我也就义不容辞地为朋友进行一次义务的安全检测。

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简介：在对支持向量机方法的概率建模时,传统的支持向量机方法在决定样本的分类类别时,基于输出概率建模的SVM微钙化点检测算法及实验结果

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简介：视频场景变动检测是监控视频智能分析的基础,光流法是常用方法之一,但现有方法容易由于前景目标的运动而误检。针对该问题,提出一种基于背景光流分析的视频场景变动检测方法。该方法首先将图像划分为背景和前景目标两部分,然后通过计算背景部分光流的像素占比以及分析其分布的均匀性来判断视频场景是否发生变动。实验结果表明,该方法简单实用,在实现对视频场景变动检测的同时能够避免前景运动目标导致的误检。