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基于數據挖掘的網絡入侵檢測技術
畢業論文
【 摘 要 】 數據挖掘是1種通用的技術,它是從大量的數據中提取人們感興趣的模式的過程.將數據挖掘技術應用到網絡安全當中,建立網絡入侵檢測系統模型,就是根據所需要的網絡行為模式,采用數據挖掘算法來判斷系統行為的過程.其中檢測模型主要涉及到誤用檢測和異常檢測兩種技術,其應用研究也主要集中在這兩個方面.誤用檢測主要是通過連接記錄特征屬性的建立,以分類算法來判斷已知的入侵行為的技術,其中記錄模型特征的建立最為重要.異常檢測技術的主要優勢在于可以檢測出未知的攻擊行為,是未來入侵檢測技術發展的方向,本文主要應用了模式比較和聚類算法來建立異常檢測模型.本文共分為6個章節,第1章著重介紹了應用入侵檢測技術解決網絡安全問題的方案以及國內外最新發展狀況.第2章介紹了入侵檢測和數據挖掘的基本概念,分析了以數據挖掘技術建立入侵檢測模型的可行性和主要過程.第3章討論了以分類算法為主的數據挖掘技術來建立誤用檢測模型的過程,主要分析了特征屬性數據的改進辦法.第4章主要研究了模式比較和聚類算法這兩種異常檢測技術在入侵檢測中的應用.在模式比較中引入了相似度的概念,通過比較相似度來判斷系統行為;應用聚類算法是1種無須指導的異常檢測技術,具有顯著的特點.第5章根據本文所討論的方法建立誤用和異常檢測系統模型,分析了主要的系統構架,進行了實驗性的攻擊測試.第6章對本文的主要研究內容做了總結,并對未來的工作做出展望.
【文摘語種】 中文文摘
【論文頁數】 1-61
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