基于联合数据挖掘的网络异常检测系统的研究.pdf

网络异常检测系统是现代网络安全管理中的一个重要组成部分，随着网络环境的日益复杂和网络攻击手段的不断升级，传统的检测方法越来越难以应对日益隐蔽和复杂的网络攻击，因此研究新的、更有效的网络异常检测方法成为了一个亟待解决的问题。 在该研究中，提出了基于联合数据挖掘的网络异常检测系统，该系统的核心思想是将网络管理中的故障管理和性能管理结合起来，通过对网络中丰富的数据进行联合挖掘来全面发现网络中存在的问题。这种方法能够将传统的网络告警日志分析、网络流量异常分析和基于SNMP协议的网络设备管理数据综合起来，以获得更为全面的网络状态视图。 联合数据挖掘是指结合多种数据源和不同类型的数据进行挖掘，以此来揭示数据中未被发现的知识和模式。在网络异常检测领域，联合数据挖掘可以帮助研究者和安全专家从海量的网络数据中提取出有价值的信息，比如识别出网络流量的异常变化、网络设备的故障模式以及异常行为的特征等。 数据挖掘技术包括数据库管理、机器学习、统计分析、并行处理和数据可视化等多个领域。它不仅可以应用于网络异常检测，还可以广泛地应用于其他领域，如商业智能、客户服务、金融市场分析等。 网络异常检测系统的研究与开发需要关注的关键点包括： 1. 网络异常定义：理解网络异常的含义及其与网络正常行为之间的区别是进行异常检测的前提。异常可能来自于多种原因，如设备故障、流量过载、恶意攻击、服务拒绝等。 2. 数据采集与预处理：网络异常检测系统需要收集各类网络设备和协议产生的数据，包括设备告警日志、流量数据、Trap消息和SNMP协议获取的MIB数据等。数据预处理工作是必要的步骤，包括数据清洗、归一化、格式转换等。 3. 数据分析方法：采用数据挖掘中的模式识别、分类分析、聚类分析、关联规则挖掘、序列模式挖掘等方法对网络数据进行分析，以便发现异常行为的特征。 4. 异常检测算法：研究如何将数据挖掘方法与网络异常检测相结合，设计出能够有效检测网络异常行为的算法。 5. 实时性与准确性：网络异常检测系统要求在保证高准确性的同时，还需具备高效的实时性，以便快速响应网络异常事件。 6. 可扩展性与自适应性：随着网络规模的扩展和攻击手段的更新，检测系统需能够自适应地调整检测策略以适应新的网络环境。 在研究和实践中，已经有一些专家和学者在数据挖掘和网络异常检测方面做出了具有创造性的工作。例如，Mika Klemettinen等人提出的“频繁情节”概念，以及将频繁情节挖掘方法应用于电信网告警数据分析中，以及流量异常分析领域在入侵检测系统中的研究。 流量异常分析主要包括两种方法：基于行为的异常检测和基于知识的误用检测。基于知识的检测方法依靠于已知攻击特征的规则，对已知攻击具有较高的检测准确度，但对未知攻击无能为力。而基于行为的检测方法通过统计分析来预测网络行为，并建立数学模型来预测异常，这种方法可以预测未知攻击，但往往伴随着较高的误报率。 基于联合数据挖掘的网络异常检测系统的研究，不仅能够提高检测网络异常的准确性，还能够通过深入挖掘网络数据，发现网络管理中的潜在问题，为网络的安全运行提供保障。随着技术的不断进步和数据挖掘方法的日益完善，我们有理由相信网络异常检测系统将会更加智能化和高效化。