：现有NIDS 的检测知识一般由手工编写，其难度和工作量都较大。将数据挖掘技术应用于网络入侵检测，在Snort 的 基础上构建了基于数据挖掘的网络入侵检测系统模型。重点设计和实现了基于K-Means 算法的异常检测引擎和聚类分析模 块，以及基于Apriori 算法的关联分析器。实验结果表明，聚类分析模块能够自动建立网络正常行为模型，并用于异常检测， 其关联分析器能够自动挖掘出新的入侵检测规则。

网络态势可视化技术作为一项新技术，是网络安全态势感知与可视化技术的结合，将网络中蕴涵的态势状况通过可视化图形方式展示给用户，并借助于人在图形图像方面强大的处理能力，实现对网络异常行为的分析和检测。这种方式充分结合了计算机和人脑在图像处理方面的处理能力的优势，提高了对数据的综合分析能力，能够有效的降低误报率和漏报率，提高系统检测效率，减少反应时间。并且这种可视化方法对于有些显示有明显特征的异常行为，还具有一定的预测能力．-Network state visualization technology