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文檔簡介
1、傳統(tǒng)入侵檢測模型的建立過程效率低,研究成本高,而數(shù)據(jù)挖掘在未知知識獲取方面具有獨特優(yōu)勢,因此基于數(shù)據(jù)挖掘的入侵檢測成為研究熱點。入侵檢測不僅需要利用模式匹配技術來發(fā)現(xiàn)入侵行為,還需要在此基礎上利用數(shù)據(jù)挖掘技術對審計數(shù)據(jù)加以分析以發(fā)現(xiàn)更為復雜的和隱藏的入侵行為。本文重點是在研究數(shù)據(jù)挖掘方法的基礎上,給出了一種混合入侵檢測系統(tǒng)的框架。具體工作包括: 1.研究并改進關聯(lián)規(guī)則算法用于建立網絡包特征規(guī)則使用并改進數(shù)據(jù)挖掘關聯(lián)規(guī)則挖掘算法,
2、對網絡包特征進行詳細的分析。入侵數(shù)據(jù)包括網絡傳感器收集的網絡中的大量數(shù)據(jù)包和主機傳感器收集的本地主機系統(tǒng)生成的日志,在入侵檢測系統(tǒng)客戶端中,我們利用加權關聯(lián)規(guī)則來提取特征和檢測模式。 2.研究核機器分類算法來分類入侵檢測數(shù)據(jù)分類分析是數(shù)據(jù)挖掘技術中的關鍵技術,但傳統(tǒng)的分類分析算法對入侵檢測數(shù)據(jù)進行處理有許多不足之處。我們使用DRC-BK算法分類入侵數(shù)據(jù),一方面可以取得良好的分類準確度,另一方面分類規(guī)則可以被人類專家理解,從而有助
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