基于数据挖掘的企业网络入侵检测系统的建立.pdf

本文探讨了如何利用数据挖掘技术建立企业网络入侵检测系统，以保障网络安全。文章首先分析了入侵检测系统的发展现状和数据挖掘技术在其中的优势，随后详细阐述了基于数据挖掘技术建立网络入侵检测系统的具体实现方法和组成部分。 入侵检测系统是一种重要的网络安全防护技术，主要功能包括监视和分析用户及系统行为、审查系统配置弱点、评估已知攻击行为模式和异常行为模式的统计分析等。传统的入侵检测方法包括专家系统、模式匹配与协议分析、用户行为统计分析和智能代理检测。随着网络用户数量的增多和技术的发展，新的数据挖掘技术如模糊技术、遗传算法、神经网络和状态转换等被引入，提升了从大量数据中抽取有用规则的能力，提高了入侵检测系统的效率和准确性。 数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用主要包括关联分析、分类、聚类和序列模式分析。关联分析又称为关联规则挖掘，是通过设定最小支持度和最小置信度在数据库中发现关联规则的过程。分类是一种有监督的学习过程，用于将数据序列根据类别进行分类，并预测数据属性。聚类是无监督学习算法，用于根据数据内部关联将数据分为多个类或簇。序列模式分析旨在从序列数据中发现高频率子序列，分析数据之间的联系和前后顺序关系。 建立基于数据挖掘的网络入侵检测系统时，首先需要建立安全行为模式的先验知识，并提取特征属性。然后，通过合适的数据挖掘算法对审查数据进行分析和模式挖掘，并将发现的知识更新到现有的入侵检测系统中，以保证网络系统的动态学习能力，从而维护企业网络安全。 一个典型的基于数据挖掘的网络入侵检测系统主要由六个部分组成：数据预处理、异常分析器、规则库、模式挖掘器、规则生成器和报警器。数据预处理模块负责将原始数据转换为适合数据挖掘的数据模式，并清理无效或噪音数据。数据挖掘模块执行不同形式的模式挖掘处理，如关联规则挖掘、序列分析和聚类分析，以便发现数据源中的行为模式并与规则库匹配。异常分析器对预处理后的数据流进行扫描，发现与规则库匹配的入侵模式时，通过报警器进行响应。 在实际应用中，数据包嗅探器用于收集行为数据源中的数据，数据包嗅探器的位置和种类决定了入侵检测系统的局部处理程度和行为数据种类。使用第三方入侵检测工具作为插件在数据预处理过程中进行已知攻击行为的检测和报警，可以提高系统的灵活性和可扩展性，以及后续模块的处理效率。 数据挖掘技术在企业网络入侵检测系统中的应用，不仅能及时发现和报告系统中的异常行为，还能有效减少规则建立过程中的人工参与程度，提高系统效率和准确性。随着相关技术的不断发展和完善，基于数据挖掘的入侵检测系统将为网络安全防护提供更加强大和智能的解决方案。