摘要：Snort是一个简单而有效的基于规则的开源入侵检测系统,但有一定的局限性.论文提出了一个基于数据挖掘的Snort增强模型以采用各种数据挖掘技术来解决Snort的某些局限,还构建了基于案例推理(CBR)的应用实例,良好地验证了模型的正确性和灵活性,且由于"自适应"的特点,该模型还具有较强的可扩展性和交互性.http://www.cqvip.com//QK/95955A/200404/11544701.html

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