基于数据挖掘的入侵检测系统研究

发布时间：2017-06-26 19:08

  本文关键词：基于数据挖掘的入侵检测系统研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：计算机网络日益普及，网络病毒和黑客也越来越频繁，入侵检测系统成为了保护网络安全的一道有效的屏障。入侵检测实际上是一种信息识别与检测技术，是为了发现或确定入侵行为的存在，从数据为中心的角度看，入侵检测即为一个数据分析的过程。因此，将数据挖掘研究方法运用到入侵检测领域中，是入侵检测技术发展的一个热点问题。 本文首先对网络安全现状、入侵检测的概念及技术和数据挖掘的技术进行了概要地介绍，其中对开源入侵检测软件Snort系统进行了必要的分析。然后构建并实现了本文所设计的基于数据挖掘的网络入侵检测架构。全文其中一个重点是基于改进的K-Means算法基础上设计实现了异常检测引擎和聚类分析模块，通过增加异常检测功能，提高了Snort系统的检测效率；另一重点是基于改进的Apriori算法设计实现了关联分析模块，通过关联分析模块对异常日志的挖掘，实现了Snort系统自我学习误用检测规则。 实验结果表明，该基于网络的入侵检测系统能够有效的建立网络正常行为模型，并且提高了入侵检测的效率。关联分析器能够有效地挖掘出强关联规则，从而实现了入侵检测系统的自我学习功能。根据实验结果，分析了改进K-Means算法中聚类半径R和阀值θ两个参数对聚类效果的影响，并给出了简单的建议。同时，，给出了改进的Apriori算法在各种确信度阀值情况下，挖掘出的关联规则数目的比较。
【关键词】：入侵检测 数据挖掘 聚类分析 关联分析
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TP393.08
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-6
• 目录6-9
• 第一章 引言9-16
• 1.1 网络安全概述10-13
• 1.1.1 网络安全的概念10
• 1.1.2 层次体系结构10-11
• 1.1.3 网络安全技术11-13
• 1.2 研究入侵检测的意义13-14
• 1.2.1 为什么需要入侵检测13
• 1.2.2 研究入侵检测的方向13-14
• 1.3 论文主要研究内容及组织结构14-16
• 第二章 入侵检测16-31
• 2.1 什么是入侵检测16-17
• 2.2 入侵检测系统的分类17-23
• 2.2.1 待检测数据信息来源不同分类17-18
• 2.2.2 按检测方法分类18-23
• 2.3 入侵检测中存在的问题23-24
• 2.4 入侵检测研究现状24-25
• 2.5 Snort 入侵检测系统分析25-29
• 2.5.1 开源的 Snort 系统概述25-26
• 2.5.2 Snort 系统结构简介26-27
• 2.5.3 Snort 工作原理27
• 2.5.4 Snort 各功能模块简要分析27-29
• 2.6 本章小结29-31
• 第三章 数据挖掘31-37
• 3.1 数据挖掘技术概述31-35
• 3.1.1 基本定义和概念31-32
• 3.1.2 数据挖掘的主要功能32-33
• 3.1.3 数据挖掘方法33-35
• 3.2 入侵检测系统中适用的数据挖掘方法35-36
• 3.3 本章小结36-37
• 第四章 基于数据挖掘的入侵检测系统设计及实现37-61
• 4.1 系统总体设计37-41
• 4.1.1 需求分析37-38
• 4.1.2 设计思想38-40
• 4.1.3 系统结构设计40-41
• 4.1.4 系统工作流程41
• 4.2 聚类分析模块设计及实现41-51
• 4.2.1 模块功能描述41
• 4.2.2 基本思想41-42
• 4.2.3 算法设计42-45
• 4.2.4 聚类分析模块实现45-51
• 4.3 异常检测引擎设计及实现51-53
• 4.3.1 功能描述51
• 4.3.2 基本思想51
• 4.3.3 算法设计51-52
• 4.3.4 异常检测引擎实现52-53
• 4.4 关联分析器设计及实现53-60
• 4.4.1 功能描述53
• 4.4.2 基本思想53-54
• 4.4.3 算法设计54-58
• 4.4.4 关联分析器实现58-60
• 4.5 本章小结60-61
• 第五章 系统测试61-71
• 5.1 模拟测试61-69
• 5.1.1 评价指标61
• 5.1.2 环境和方法61-63
• 5.1.3 测试系统检测准确率63-66
• 5.1.4 测试系统检测效率66-68
• 5.1.5 规则挖掘68-69
• 5.2 真实网络环境中的应用69-70
• 5.3 本章小结70-71
• 第六章 总结与展望71-72
• 致谢72-73
• 参考文献73-75

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