基于数据挖掘的入侵检测方法是一种结合了数据挖掘技术和入侵检测系统（IDS）概念的网络安全技术。入侵检测系统是网络安全的重要组成部分，主要用来监视和分析网络或系统资源，以检测未经授权的行为，并且在发现入侵行为时采取必要的应对措施。
传统入侵检测方法存在一些局限性，如扩展性差、适应性不强以及检测效率较低。数据挖掘技术的引入，将入侵检测视为一种数据分析过程，利用数据挖掘算法来建立高效的入侵检测模型，大大减少了手工和经验的影响，提升了检测的有效性、扩展性和适应性。
数据挖掘的核心观点是以数据为中心，它是一门交叉学科，涵盖了许多数据分析和机器学习算法。其中比较知名的算法包括决策树、序列模型等，这些算法能够有效应用于入侵检测领域，对未知的攻击模式进行识别和分类。
数据挖掘的过程通常可以分为四个步骤：
1. 确定目标：首先需要明确数据挖掘的应用范围和目的，这是整个数据挖掘流程的基础。
2. 数据准备：在进行挖掘之前，需要对原始数据进行处理，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等。这个步骤的主要目的是让数据更适用于挖掘任务。
3. 数据挖掘：选择合适的数据挖掘算法，如分类、关联规则、频繁模式等，进行实际的数据挖掘工作，从数据中提炼有价值的信息。
4. 结果表现：对挖掘出的结果进行表达、评价和巩固，确保结果的有效性和可用性。
文中提到的系统结构包含学习代理和检测代理两个部分。学习代理主要用于服务器端，负责生成和维护规则集；检测代理则对网络数据包进行预处理，并通过与规则库匹配来识别入侵行为。检测代理可以不断学习新数据，以发现新的规则并不断优化检测模型。
在数据挖掘技术应用于入侵检测的模型中，主要包含了以下几方面的内容：
1. 预处理原始审计数据：将数据转换为易于分析的形式，并进行必要的数据规约。
2. 计算频繁模式：利用数据挖掘技术对数据中的频繁模式进行挖掘，包括频繁片段和关联规则。这些模式对理解审计数据集的行为特征至关重要。
3. 应用分类程序学习检测模型：使用数据挖掘算法对分类模型进行学习，模型能够通过检测到的入侵证据进行分类，区分正常数据和异常数据。
特别地，文中详细介绍了Apriori关联规则算法，这是一种用于挖掘频繁项集并从频繁项集中推导出关联规则的算法。改进后的Apriori算法通过引入行向量和“等价项”的概念，提高了算法效率，降低了计算复杂度。
总而言之，基于数据挖掘的入侵检测方法能够有效利用大数据的处理能力，通过智能化的数据分析，提高网络入侵检测的准确性与效率，为网络安全提供强有力的技术支持。
