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数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用研究

数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用研究

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作者：谭旭阳西北工业大学

学位级别：硕士

网络入侵检测作为网络防护的重要技术，已经成为网络安全的热门研究方向。传统的入侵检测系统由安全专家人工构造检测规则，但在网络日益发展的今天，新的攻击方法不断出现，这种方法已经暴露出很多局限性，如工作量大、响应速度慢以及... 详细信息

网络入侵检测作为网络防护的重要技术，已经成为网络安全的热门研究方向。传统的入侵检测系统由安全专家人工构造检测规则，但在网络日益发展的今天，新的攻击方法不断出现，这种方法已经暴露出很多局限性，如工作量大、响应速度慢以及正确率与效率低等。本文在原有的分布式智能入侵检测系统(DIIDS)的基础上，提出应用数据挖掘技术实现入侵模式的自学习方法，有效地解决了该系统在检测规则知识维护及更新上的问题，使系统具有较好的适应性和扩展性。入侵检测系统的关键在于模式规则的准确性与概括性。在入侵检测系统中，本文利用数据挖掘技术实现对海量数据的分析处理，发现信息之间隐藏的模式，在构造基于时间和统计的特征的基础上，通过机器学习得到新的检测规则以实现系统知识的自动更新。本文在数据挖掘中采用关联规则和频繁事件模式实现了数据聚集、特征建立和特征选择的功能。根据网络数据的具体情况，本文还使用了轴属性、参考属性、相关支持度、层次宽度近似挖掘等方法对挖掘算法进行扩展，并论述了模式可视化、分析、比较及特征提取等方法。最后，本文对系统模型应用于网络拒绝服务攻击环境的实例进行了分析，并提出了一种应用聚类分析对系统的改进方法。

关键词：入侵检测数据挖掘特征建立与选择计算机网络安全

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