数据挖掘技术在网络安全领域的应用是近年来研究的热点之一，特别是在入侵检测系统（Intrusion Detection System，IDS）的设计与改进中扮演了重要角色。本文针对Snort系统——一种开放源代码的网络入侵检测系统（Network Intrusion Detection System，NIDS），提出了基于数据挖掘技术的改进方案。以下是详细知识点的阐述：
1. 入侵检测系统的必要性：随着互联网的开放互联性以及各种网络协议和操作系统的固有缺陷，网络安全问题日益凸显。网络环境下的计算机系统面临各种安全风险，因而国内外对入侵检测技术的研究热情高涨。这显示了对高效能入侵检测系统的需求。
2. 现有技术的局限性：传统入侵检测技术通常侧重于入侵特征的提取、合并和推理，例如模式匹配、统计模型等。模式匹配方法虽然算法简单、准确率高，但只能检测已知攻击，并且需要不断更新模式库。统计方法虽能基于统计规则分析入侵，但误检率较高。神经网络和基于专家系统的入侵检测技术虽然在某些方面有所改进，但也有其不成熟和难以满足实时性要求的地方。
3. 数据挖掘技术的优势：数据挖掘是从大型数据库中抽取知识的技术，它能够帮助人们从海量网络数据中发现潜在的知识、提取有用的数据类型、发现未知攻击。过去十年，许多学者利用数据挖掘技术对入侵检测进行了广泛研究，并通过实验数据验证了改进的Apriori算法在入侵规则检测中的可行性。
4. 改进的Snort系统设计：本文提出了一种基于数据挖掘的改进Snort系统，该系统在原Snort系统基础上，增加了数据异常检测模块，并采用了改进的Apriori算法。这不仅改进了Snort系统的缺陷，还提高了检测率。模拟实验和实际网络环境应用分析显示，改进后的系统比原Snort系统有更高的检测性能，能有效检测未知网络入侵，从而提高计算机系统的安全性。
5. 关键技术和算法：文中提到的关键技术和算法主要包括数据挖掘技术和Apriori算法。数据挖掘是数据库中的重要技术，它的作用是挖掘大型数据库中的潜在知识。Apriori算法是一种用来发现频繁项集并用于关联规则学习的经典算法，它通过迭代的方法，逐层搜索频繁项集，最终发现所有的频繁项集。
6. 实际应用：实际应用部分涉及将改进的Snort系统应用在网络环境之中，通过真实环境下的测试来评估系统性能。这有助于研究者更好地理解系统的实际表现，并据此进行优化。
7. 文献回顾和研究方向：本文还提供了对现有研究文献的回顾，指出了现有研究的一些不足和未来可能的研究方向。例如，虽然已有研究改进了Apriori算法并验证了其可行性，但缺乏将其实际应用于入侵检测系统的案例。此外，一些研究提出了基于数据挖掘的IDS理论模型，通过建立规则库来实现实时检测，但具体的实施细节和效果评估仍然是研究的空白。
通过这些内容，我们可以看出数据挖掘技术在网络安全领域的应用前景广阔，尤其是改进现有入侵检测系统，提高检测未知攻击的能力，已成为当前安全技术发展的关键方向。
