以下哪些领域可以应用数据挖掘技术？
以下是可以使用或创建数据挖掘技术进行入侵检测的领域，如下所示-
用于入侵检测的数据挖掘算法的开发-数据挖掘算法可用于误用检测和异常检测。在误用检测中，训练信息被标记为“正常”或“入侵”。然后可以更改分类器以检测已知的入侵。
该领域有多项研究，其中包括分类算法、关联规则挖掘和成本敏感建模的应用。异常检测构建正常行为的模型并自动检测与其的显着偏差，并且可以利用监督或无监督学习。
在监督技术中，模型是基于被称为“正常”的训练数据创建的。在无监督技术中，没有给出关于训练数据的数据。异常检测研究涉及分类算法、统计方法、聚类和异常值分析的应用。这些技术曾经是有效和可扩展的，能够管理大量、维度和异构的网络数据。
关联和相关分析以及聚合以帮助选择和构建区分属性-关联和关联挖掘可用于发现定义网络数据的系统属性之间的关系。此类数据可以支持有关为detection.New从聚合数据更改的入侵属性选择有用属性的洞察力，这也很有帮助，包括与特定模式匹配的流量汇总计数。
流数据分析-由于入侵和恶意攻击的瞬态和动态特征，在数据流环境中执行入侵检测非常重要。此外，一个事件本身可能是正常的，但如果将其视为一系列事件的一个元素，则被视为恶意事件。
因此，重要的是研究哪些活动序列经常一起遇到，发现序列模式并识别异常值。其他用于在数据流中寻找演化集群和构建动态分类模型的数据挖掘技术对于实时入侵检测也很重要。
分布式数据挖掘-可以从多个区域发布入侵并针对许多不同的目的地。分布式数据挖掘技术可用于分析来自多个网络区域的网络数据，以检测这些分布式攻击。
可视化和查询工具-必须可以访问可视化工具以查看检测到的任何异常模式。此类工具可能涉及用于查看关联、集群和异常值的功能。入侵检测系统还必须具有图形用户界面，使安全分析师能够提出有关网络数据或入侵检测结果的查询。