基于BMHS4C和M-Apriori的Snort入侵检测系统研究

发布时间：2017-05-07 07:06

  本文关键词：基于BMHS4C和M-Apriori的Snort入侵检测系统研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着网络安全威胁多样化、黑客技术平民化，越来越多的入侵手段能轻松翻越传统的防火墙盗取重要个人信息、企业机密。入侵检测系统很好地解决了这个问题，但还是存在误报、漏报、处理不及时的缺陷。 为了从各种各样的数据包中挖掘出隐藏的相关信息，本文引入数据挖掘技术，数据挖掘算法可以通过数据库中的项集搜索出隐藏在其中的关联信息。数据挖掘与入侵检测系统的融合，不仅能剔除大量无用数据信息，还能产生新的规则对入侵检测系统提供持久的生命力，提高入侵检测系统的精确度。 本文对入侵检测系统中的模式匹配算法进行了改进，提高了匹配速度和匹配时间，同时引入数据挖掘技术，将改进后的的M-Apriori算法运用到入侵检测规则库更新模块之中，并使用C4.5算法对数据进行预处理，，降低检测模块的流量负担。通过删减待处理的数据量，自适应更新规则库，加快了模式匹配效率，降低了误报率和漏报率。最后通过实验证明改进后的入侵检测系统在漏报率和误报率有一定程度的降低，检测效率也得到了相应的提高。
【关键词】：入侵检测 数据挖掘 模式匹配 C4.5算法 Apriori算法
【学位授予单位】：武汉科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.08
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 概述8-13
• 1.1 研究背景及意义8-10
• 1.2 国外研究现状10-11
• 1.3 本文主要工作11
• 1.4 本文组织结构11-13
• 第2章 网络安全与数据挖掘简介13-23
• 2.1 网络安全概述13
• 2.2 网络安全系统发展13-14
• 2.3 Snort 入侵检测系统14-18
• 2.3.1 剖析 Snort14-16
• 2.3.2 Snort 规则16-17
• 2.3.3 Snort 规则匹配17-18
• 2.3.4 Snort 报警18
• 2.4 数据挖掘18-23
• 2.4.1 数据挖掘流程18-20
• 2.4.2 数据挖掘方式20-22
• 2.4.3 挖掘算法22-23
• 第3章 相关算法介绍23-44
• 3.1 模式匹配算法及其改进23-31
• 3.1.1 经典模式匹配算法简介23-26
• 3.1.2 BMHS4C 算法26-31
• 3.2 决策树算法31-35
• 3.2.1 ID3 算法31-32
• 3.2.2 C4.5 算法32-35
• 3.3 Apriori 算法及其改进35-44
• 3.3.1 Apriori 算法35-40
• 3.3.2 M-Apriori 算法40-44
• 第4章 实验结果与分析44-56
• 4.1 实验设计44-45
• 4.2 核心模块分析45-52
• 4.2.1 模式匹配检测入侵模块45-47
• 4.2.2 C4.5 决策模块47-51
• 4.2.3 关联分析模块51-52
• 4.3 实验结果52-55
• 4.3.1 实验环境52
• 4.3.2 模式匹配结果分析52-53
• 4.3.3 关联规则结果分析53-55
• 4.4 实验结论55-56
• 第5章 总结与展望56-58
• 致谢58-59
• 参考文献59-62
• 附录 1 攻读硕士学位期间发表的论文62-63
• 附录 2 攻读硕士学位期间参加的科研项目63-64
• 详细摘要64-69

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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4 梁伟;陈福才;李海涛;;一种基于C4.5决策树的VoIP流量识别方法[J];计算机应用研究;2012年09期

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本文编号：349401