基于数据挖掘的入侵检测系统研究 (5).pdf

基于数据挖掘的入侵检测系统研究涉及网络与信息安全的多个核心知识点，其中不仅包括数据挖掘与入侵检测系统(IDS)的基本理论，还包括分类、关联规则分析、频繁序列分析等数据挖掘技术的应用。此外，研究还涉及到IDS框架结构的构建、工作流程以及性能的改进方法。 数据挖掘是一种从大量数据中提取有价值信息的过程，其应用范围广泛，尤其在网络安全领域，数据挖掘技术可以有效提升入侵检测系统的效率和准确性。数据挖掘通常包含分类、关联规则分析、频度序列分析等技术。分类技术旨在将数据映射到预定义的分类中；关联规则分析用于发现数据集中记录之间的属性关联；频度序列分析则关注数据流中时间上先后多个事件的模式。 入侵检测系统是网络安全的关键组成部分，它通过收集和分析计算机网络或系统中的关键点信息，监测是否存在违反安全策略的行为和被攻击的迹象。IDS有多种检测类型，包括基于主机、基于网络、基于内核和基于应用的检测。目前，IDS面临误报漏报以及海量数据处理的挑战，这促使研究者引入数据挖掘技术来改进IDS的性能。 在本文的研究中，作者构建了一个应用数据挖掘技术的入侵检测系统模型，该模型包括预处理模块和规则库建立和维护模块。系统模型使用了Apriori算法和频繁序列分析算法来提取系统审计数据的关联关系，建立安全事件的分类模型，从而自动鉴别安全事件。通过训练分类器来执行检测功能，最终目标是提高入侵检测的精确性和速度。 此外，文中还详细介绍了IDS系统的工作流程，包含两个主要阶段：训练分类模型阶段和使用训练好的分类器执行检测功能阶段。在训练分类模型阶段，通过搜集网络和主机的训练数据并进行预处理，形成系统和网络行为集。然后使用关联规则挖掘和基本的频繁序列模式挖掘方法，提取有用信息并构建分类器。在检测阶段，分类器根据预处理数据和挖掘出的规则，对实时数据进行检测，从而发现异常行为或潜在的入侵威胁。 从本文内容可以看出，数据挖掘技术的应用不仅能够帮助IDS应对海量数据的挑战，提高其数据处理速度，同时能够通过深入分析数据间的关联性，增加IDS对新型攻击模式的识别能力，从而提高其准确性和稳定性。这对于网络安全领域的研究人员和技术人员具有重要的参考价值。通过构建基于数据挖掘的入侵检测系统模型，可以更有效地保障网络安全，抵御日益增长的网络威胁。