文章《浅谈基于数据挖掘的入侵检测技术的研究》主要探讨了如何利用数据挖掘技术来提高入侵检测系统的性能。文章指出，随着操作系统复杂性的增加和网络数据流量的快速增长，安全审计数据也呈现爆炸性的增长。这些数据中包含大量与安全相关的有用信息，但同时也有很多冗余信息，如何从中提取出关键的入侵模式成为入侵检测系统面临的关键挑战。传统的数据检索机制和统计分析方法已经无法满足对安全信息有效提取的需求，而数据挖掘技术能够在海量数据中提取出隐含的、未知的、潜在有价值的信息和知识，很好地解决了这个问题。
数据挖掘在入侵检测系统中的应用，能够自动从大量审计数据中生成精确且适用的检测模型。这种模型通常通过训练集中的行为特征学习，能够对已知的入侵和攻击行为具有较高的检测率和较低的误报率。然而，对于那些训练集中未出现的或是全新的入侵行为，检测率往往较低，误检率较高。这种现象在目前的检测模型中普遍存在。
在检测效率方面，现有入侵检测技术的数据挖掘算法需要对大量已标识的历史数据进行训练学习，然后才能对测试数据集进行检测。这导致了检测算法对训练集数据的强烈依赖性，训练集数据的分布特征决定了检测算法的性能。同时，训练集数据的获取及其真实性在实际环境中很难完全保证，这会造成检测模型的高计算成本和相对局限性。
尽管数据挖掘被引入入侵检测系统的研究，并且基于数据挖掘建立的检测模型在适应性和可扩展性方面具有优势，且在实验中得到验证，但在实际应用中仍存在一些困难。例如，当前的数据挖掘技术构造入侵检测模型时，提高了入侵检测的精确性，但是检测有效性方面仍存在问题，主要表现为对于新出现的入侵行为检测率较低。
作者汪莉，出生于1982年，是湖北荆州人，长江大学工程技术学院的信息技术讲师，拥有硕士学位，她的研究方向是数据库技术与应用。
本文强调了数据挖掘技术在入侵检测系统中的重要性，它能显著提高检测系统的性能，尤其是针对已知攻击的检测率和误报率。但同时，针对未知攻击的检测能力还有待提高，以及降低对训练数据集的依赖性，减少计算成本，提升模型的适应性和可扩展性是目前研究和应用中需要进一步解决的问题。文章为进一步研究基于数据挖掘的入侵检测技术提供了参考，并对实际应用中可能遇到的挑战进行了概述。
