基于数据挖掘的网络入侵行为检测方法.pdf

网络入侵行为检测是网络安全领域的重要组成部分，随着网络技术的迅速发展，网络攻击手段日趋多样化和复杂化，传统的网络入侵检测系统（NIDS）往往存在误检率较高的问题，即错误地将正常行为标记为入侵行为或者忽略真正的网络入侵行为。这不仅浪费资源，还可能给网络运营带来潜在的风险。因此，基于数据挖掘的网络入侵行为检测方法成为研究热点，该方法旨在提高检测的准确性和效率。 数据挖掘是一种从大量数据中提取信息和知识的技术，它利用统计、机器学习、模式识别、可视化等方法，通过挖掘数据中隐藏的模式和关系来辅助决策制定。在网络安全领域，数据挖掘技术可以用来分析网络行为模式，建立入侵行为的识别模型，从而实现对网络入侵行为的有效检测。 在赵燕萍教授的研究中，她提出了一种全新的特征子集选择流程，该流程基于网络行为特征，并设计了与数据挖掘技术相匹配的检测动态生成规则。通过这样的方法，数据挖掘算法能够实现对网络入侵行为的识别，并且实验结果表明，该方法相比于传统方法能够更好地减少误检率，提高检测的准确性。 选取特征子集是数据挖掘中的一个关键步骤，正确的特征选择能够提升分类器的预测精度，降低模型的复杂性，并增强对网络入侵行为的识别能力。为了选择合适的特征子集，研究中提出了四个条件：最小特征子集的确定、特征子集的最优目标函数设计、基于确定属性子集构建分类器、以及特征子集分类精度的保持。 聚类分析是一种常用的无监督学习方法，它能够将数据点根据某种相似度或距离度量分成若干个簇。在研究中，聚类半径r与阈值0之间的关联性是一个核心参数，其强弱直接影响误检率的高低。通过动态调整聚类半径和阈值，可以有效控制网络入侵行为检测的精度。 误检率是衡量入侵检测系统性能的重要指标之一，它反映的是入侵检测系统在单位时间内的误报（将正常行为误报为入侵行为）和漏报（未检测出真正的入侵行为）情况。误检率越低，说明检测系统的性能越好，对真实网络入侵行为的检测效果越准确。 除了误检率之外，数据挖掘在提高网络入侵行为检测可靠性方面的另一个重要作用是通过分析历史数据，挖掘出入侵行为的特征和模式。利用这些特征和模式，网络管理员可以更加直观地了解当前网络的安全状况，并制定出更加有效的安全策略。 文章中提到的中图分类号TP393，指的是信息理论与计算机科学领域的分类号，而文献标识码A表示该文章属于学术论文类别。文章编号1003-9767(2020)20-181-02则为该篇文章的正式引用编码。 此外，作者赵燕萍的信息也提供了一些背景知识。她是太原工业学院计算机工程系的副教授，主要的研究方向是计算机应用和智能信息处理。她的研究工作对于提升网络安全技术、保障网络使用安全具有重要的理论和实际意义。随着信息技术的不断进步和网络攻击手段的不断演变，基于数据挖掘的网络入侵行为检测方法还有许多值得深入研究和改进的地方。