基于密度的局部离群点挖掘及在入侵检测中应用研究

发布时间：2017-12-03 18:00

  本文关键词：基于密度的局部离群点挖掘及在入侵检测中应用研究

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【摘要】：近年来,互联网蓬勃发展,信息化浪潮席卷全球,种类繁多的网络应用已经渗透到了人们的日常生活与工作中。人们在应用网络进行信息交换的同时,也感受到了信息安全的重要性。由于目前网络立法系统还不够完善,如今出现了信息污染、个人信息泄露、甚至信息犯罪等一系列问题。作为主要的安全技术之一,入侵检测能够实时的对网络攻击进行防御,是防火墙之后的第二道安全防线。随着各种新的网络攻击手段和安全漏洞层出不穷,入侵检测需要有更高的要求。在当今大数据时代,各行各业每时每刻都会产生巨大的数据集。除了知识数据之外网络攻击的数据、信息犯罪的证据也潜藏其中。数据挖掘是一种从数据中发现有用知识的分析技术。本文将数据挖掘技术应用到入侵检测系统当中,可以在攻击类型未知的情况下,检测出异常攻击数据,使得网络安全工作者在与黑客的较量中取得了主动。离群点挖掘是数据挖掘的主要分支,本文综合数据挖掘在入侵检测中的应用进展以及各种离群点挖掘技术,以基于密度的局部离群点检测算法为基础,提出一种优化的局部离群点因子算法。该算法充分利用记忆效应,在基于密度的局部离群点检测中使邻域查询缩小范围,减少了大量的重复查找过程,达到减少查询时间提高查询效率的效果。本文选取入侵检测数据集KDD Cup99作为实验数据。实验中抽取不同攻击类型,组成训练数据集和测试数据集,并且对阈值等参数进行训练,经研究分析找出入侵数据。实验从检测率误检率以及运行时间等方面将本文算法与其他经典算法作比较,验证算法的有效性。实验结果表明,本文算法能够完成网络异常检测任务,具有较高的检测率、较低的误检率和较少的运行时间,并且能够检测出未知的入侵数据,有一定的可靠性和高效性。本文的研究成果对提高入侵检测的效率具有一定的理论和实际应用价值。
【学位授予单位】：大连海事大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP311.13;TP393.08

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本文编号：1249529