IDS中利用数据挖掘提取行为特征
入侵检测原理
入侵检测原理入侵检测系统（IDS）是一种用于监视网络或系统中的恶意活动的设备或软件。
它的作用是及时发现并阻止潜在的入侵行为，保护网络和系统的安全。
入侵检测原理是基于对网络流量和系统日志的分析，通过检测异常行为和特征来识别潜在的入侵活动。
本文将介绍入侵检测的原理和相关技术，以及其在网络安全中的重要性。
首先，入侵检测系统的原理是基于对正常和异常行为的识别和分析。
它通过收集网络流量和系统日志数据，对数据进行深入分析，识别出与已知攻击行为或异常行为模式相匹配的特征。
这些特征可能包括异常的数据包、频繁的登录失败、异常的系统调用等。
通过建立和更新攻击特征库，入侵检测系统能够及时发现新型的攻击行为，提高检测的准确性和及时性。
其次，入侵检测系统的原理还包括基于规则和行为的检测技术。
基于规则的检测技术是指事先定义好的规则集，当网络流量或系统日志数据符合某个规则时，系统就会发出警报或采取相应的防御措施。
这种技术适用于已知的攻击行为或异常行为模式，但对于新型的攻击行为可能无法有效检测。
而基于行为的检测技术则是通过对正常行为的学习和建模，当出现与正常行为不符的情况时，系统会发出警报。
这种技术能够更好地适应新型的攻击行为，但也容易受到误报的影响。
此外，入侵检测系统的原理还涉及到网络流量分析和数据挖掘技术。
网络流量分析是指对网络数据包进行深入分析，识别出其中潜在的攻击行为。
数据挖掘技术则是通过对大量的数据进行分析和挖掘，发现其中的规律和异常行为。
这些技术能够帮助入侵检测系统更好地发现潜在的入侵行为，提高检测的准确性和及时性。
总之，入侵检测系统是保护网络和系统安全的重要组成部分，它的原理是基于对网络流量和系统日志的分析，通过识别异常行为和特征来及时发现潜在的入侵活动。
入侵检测系统的原理包括对正常和异常行为的识别和分析，基于规则和行为的检测技术，以及网络流量分析和数据挖掘技术。
通过这些原理和技术的应用，入侵检测系统能够更好地保护网络和系统的安全，预防潜在的入侵威胁。
基于网络威胁情报的入侵检测系统设计与实现
基于网络威胁情报的入侵检测系统设计与实现随着互联网的快速发展和全球化的普及，网络安全问题日益突出。
为了对抗日益复杂的网络威胁，许多组织和机构开始使用入侵检测系统（Intrusion Detection System，IDS）来监控和保护网络安全。
然而，传统的IDS系统往往只能通过监测网络流量来检测入侵行为，无法主动获取网络威胁情报。
因此，基于网络威胁情报的入侵检测系统的设计与实现显得非常重要。
一、引言网络威胁情报是收集、分析和应用与网络安全相关的信息，以提高网络防御和对抗未知威胁的能力。
基于网络威胁情报的入侵检测系统能够利用实时收集到的威胁情报数据来增强入侵检测的准确性和主动性。
本文将探讨基于网络威胁情报的入侵检测系统的设计与实现。
二、系统设计（1）威胁情报数据收集首先，入侵检测系统需要收集各种网络威胁情报数据，包括来自安全设备、公共黑名单、安全供应商和开源情报等数据源的信息。
这些数据将提供给入侵检测系统作为检测和判断的依据。
（2）数据预处理收集到的威胁情报数据需要经过预处理，包括数据清洗、去重和整合等步骤。
预处理过程可以过滤掉无效或冗余的数据，并将不同来源的数据整合为一个统一的数据集，方便后续的处理和分析。
（3）威胁情报数据分析分析威胁情报数据是入侵检测系统的核心任务之一。
通过使用机器学习和数据挖掘技术，可以从海量的威胁情报数据中提取有用的特征，并构建用于识别威胁行为的模型。
这些模型可以是基于规则的、基于统计的或者基于机器学习的，它们能够对网络流量进行实时分析并识别潜在的网络入侵。
（4）入侵检测与警报当入侵检测系统识别到潜在的网络入侵行为时，它会生成相应的警报并采取相应的措施。
这些措施可以包括实时阻断、告警通知管理员或者启动其他的安全机制来响应入侵行为。
三、系统实现（1）系统架构基于网络威胁情报的入侵检测系统主要由数据收集模块、数据预处理模块、数据分析模块和入侵检测与警报模块组成。
这些模块之间通过消息队列或者数据流进行通信和协作。
ids 原理
ids 原理IDS 原理。
IDS（Intrusion Detection System）即入侵检测系统，是一种用于监控和检测网络或系统中恶意活动的安全工具。
它能够实时监控网络流量和系统日志，并通过比对已知攻击模式或异常行为来发现潜在的安全威胁。
在网络安全领域中，IDS 扮演着至关重要的角色，本文将介绍 IDS 的原理及其工作方式。
首先，IDS 的原理是基于特征匹配和行为分析。
特征匹配是指IDS 通过事先定义的规则或特征库来识别已知的攻击模式，比如病毒特征、恶意软件代码等。
当网络流量或系统日志中出现与这些特征相匹配的内容时，IDS 就会发出警报或采取相应的防御措施。
而行为分析则是指 IDS 通过监控网络和系统的正常行为模式，来检测异常活动或不寻常的数据流量，从而发现未知的安全威胁。
其次，IDS 的工作方式可以分为两种基本模式，网络 IDS 和主机 IDS。
网络 IDS 通常部署在网络边界或关键节点上，用于监测网络流量，检测入侵行为和攻击。
它可以通过深度包检测（DPI）或流量分析来实时监控数据包，并对比已知的攻击特征。
而主机 IDS 则是部署在主机上，通过监控主机的系统日志、文件变化和进程行为来检测恶意活动。
这两种模式可以结合使用，以提高整体的安全防护能力。
另外，IDS 还可以根据检测方式的不同分为基于签名和基于行为的两种类型。
基于签名的 IDS 依赖于已知的攻击特征库，当检测到与特征库相匹配的内容时就会触发警报。
而基于行为的 IDS 则是通过学习和分析系统的正常行为模式，来发现异常活动和未知的安全威胁。
这种方式可以更好地适应未知攻击和变种攻击，但也需要更多的计算资源和数据支持。
最后，IDS 的部署和管理也是至关重要的。
合理的部署位置和策略可以最大程度地提高 IDS 的检测效率和准确性。
同时，及时更新特征库和规则也是保持 IDS 高效工作的关键。
此外，IDS 的日志记录和警报处理也需要得到足够的重视，及时响应和处理 IDS 的警报是保障网络安全的重要环节。
人工智能技术在网络安全中的应用案例
人工智能技术在网络安全中的应用案例随着互联网的快速发展和普及，网络安全问题日益突出。
传统的网络安全技术已经远远不能满足复杂多变的网络攻击，因此研发基于人工智能的网络安全技术已成为当今的热点。
本文将介绍几个人工智能在网络安全中的应用案例。
第一部分：基于人工智能的入侵检测系统入侵检测系统（Intrusion Detection System, IDS）是网络安全中的关键技术之一。
传统的IDS主要依靠事先编写的规则来判断网络是否遭受入侵，然而规则的编写工作繁琐且无法应对新型的攻击手法。
基于人工智能的IDS通过对网络流量数据进行数据挖掘，能够自动识别异常行为并作出响应。
例如，使用机器学习算法，IDS可以学习网络正常行为的模式并自动检测出网络中的异常行为，从而及时发现并阻止潜在的攻击。
第二部分：智能防火墙防火墙是网络安全的重要基础，传统防火墙主要通过规则匹配判断网络数据是否允许通过。
然而，规则的编写通常需要人工参与，而且无法应对新型的攻击手法。
基于人工智能的智能防火墙能够自动学习并识别网络流量中的异常行为，可以动态地调整防火墙的策略以提高对新型攻击的识别和阻断能力。
此外，智能防火墙还可以根据网络流量的变化调整策略，实现更精细化的安全防护。
第三部分：恶意代码检测恶意代码是网络安全的重要威胁之一，而传统的恶意代码检测主要依靠特征匹配的方法。
然而，新型的恶意代码往往能够改变自身的特征，从而能够绕过传统的检测方法。
基于人工智能的恶意代码检测利用机器学习算法，通过对大量的良性和恶意代码的样本进行训练，建立模型来判断网络中的文件是否为恶意代码。
这种方法能够有效提高恶意代码检测的准确率和覆盖率，提前发现潜在的安全威胁。
第四部分：网络异常行为检测网络异常行为往往是网络攻击的前兆，因此及早发现并阻止异常行为对于网络安全至关重要。
基于人工智能的网络异常行为检测利用数据挖掘和机器学习算法，对网络流量进行分析，可以自动识别异常流量和异常行为。
数据挖掘中特征提取的分析与应用
数据挖掘中特征提取的分析与应用特征提取是数据挖掘中的一个重要步骤，它的目的是从原始数据中提取出最具代表性和区分度的特征，以便用于后续的数据分析和建模。
特征提取可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和关联规则，提高模型的准确性和可解释性。
本文将从特征提取的分析方法和应用两个方面进行详细介绍。
在数据挖掘中，特征提取的分析方法有很多，以下是其中几种常用的方法：1.直接特征提取：直接从原始数据中提取出特征，例如从文本数据中提取词频、TF-IDF值等；从图像数据中提取颜色直方图、边缘检测等。
直接特征提取方法简单，但可能会忽略一些重要的信息。
2.统计特征提取：通过对原始数据进行统计分析来提取特征。
例如，对于时间序列数据，可以计算统计指标如均值、标准差、峰度等作为特征。
统计特征提取方法可以反映数据的分布情况，对于数据的整体特征有一定的描述能力。
3.频域特征提取：对于信号数据，可以通过将其转换到频域来提取特征。
常用的频域特征提取方法包括傅里叶变换、小波变换等。
频域特征提取方法可以抓住信号的周期性和频率特征，对信号的时域特征进行补充和扩展。
4.主成分分析(PCA)：PCA是一种常用的降维方法，可以通过线性变换将高维数据映射到低维空间。
在降维的同时，PCA还可以提取出最相关的特征。
PCA能够保留数据的最大方差，即保留了数据的最重要特征。
特征提取在各个领域都有广泛的应用，以下是几个常见的应用案例：1. 文本分类：在文本分类任务中，特征提取可以将文本数据转化为数值型特征，以便于分类模型的训练和预测。
常用的文本特征提取方法有词袋模型、TF-IDF、Word2Vec等。
这些方法可以将文本数据转化为稀疏向量或者词向量，从而帮助构建分类模型。
2.图像识别：在图像识别任务中，特征提取可以将图像数据中的颜色、纹理、形状等特征提取出来，以便于图像分类或物体识别等任务的处理。
常用的图像特征提取方法有颜色直方图、梯度方向直方图、尺度不变特征变换(SIFT)等。
网络入侵检测系统的设计与实现
网络入侵检测系统的设计与实现网络入侵是指未经授权的用户或程序试图进入网络系统或获取网络系统中的信息，从而危害网络系统的安全。
为了保护网络系统和用户信息的安全，网络入侵检测系统（Intrusion Detection System，简称IDS）应运而生。
本文将探讨网络入侵检测系统的设计与实现。
一、网络入侵检测系统的概述网络入侵检测系统是一种安全机制，旨在监控网络流量和系统活动，及时发现并响应入侵事件。
IDS可以分为两种类型：主机入侵检测系统（Host-based IDS，简称HIDS）和网络入侵检测系统（Network-based IDS，简称NIDS）。
HIDS通过监控主机上的日志、文件系统和进程来检测入侵行为。
NIDS则通过监听网络流量来检测恶意行为。
二、网络入侵检测系统的设计原则1. 多层次的检测机制：网络入侵检测系统应该采用多层次的检测机制，包括特征检测、异常检测和行为分析等。
这样可以提高检测的准确性和可靠性。
2. 实时监测和响应：网络入侵检测系统应该能够实时监测网络流量和系统活动，并能够及时响应入侵事件，以减少安全漏洞造成的损失。
3. 自动化运行和管理：网络入侵检测系统应该具备自动化运行和管理的能力，能够自动分析和处理大量的网络数据，并及时警示安全人员。
4. 数据集成和共享：网络入侵检测系统应该能够与其他安全设备和系统进行数据集成和共享，以提高整体安全防御的效果。
5. 可扩展性和可升级性：网络入侵检测系统应该具备良好的可扩展性和可升级性，能够适应网络环境的变化和攻击手段的演变。
三、网络入侵检测系统的实现步骤1. 网络流量监控：网络入侵检测系统需要通过监听网络流量来获取数据，一种常用的方法是使用网络数据包嗅探技术。
嗅探器可以捕获网络中的数据包，并将其传输到入侵检测系统进行分析。
2. 数据预处理：网络流量经过嗅探器捕获后，需要进行数据预处理，包括数据的过滤、去重和压缩等。
这样可以减少存储和处理的数据量，提高系统的效率。
入侵检测与防御系统考核试卷
14. ABCD
15. ABCD
16. ABC
17. ABC
18. ABC
19. ABCቤተ መጻሕፍቲ ባይዱE
20. ABCDE
三、填空题
1.基于网络的入侵检测系统（NIDS）基于主机的入侵检测系统（HIDS）
2.关键点
3.传感器控制中心分析引擎
4.异常检测
5.状态检测
6.阻断拒绝服务
7.红队测试
8.数据清洗数据归一化数据聚合
2. IDS主要用于检测，而IPS则可以在检测到攻击时采取措施。组织可能会根据预算、安全需求和网络环境选择部署IDS或IPS。例如，如果组织需要更高的安全级别和自动防御，可能会选择IPS。
3.评估方法包括：渗透测试、性能测试和准确性测试。渗透测试可以模拟真实攻击，但可能无法涵盖所有攻击类型；性能测试检查系统对大量流量的处理能力，但不一定反映实际环境；准确性测试使用已知攻击数据，但可能无法检测到未知攻击。
A.对系统活动的详细监控
B.检测对文件系统的直接攻击
C.不易受到网络流量过载的影响
D.能够监控整个网络
7.哪种类型的入侵检测系统更适合于检测内部人员的滥用权限？（）
A.基于网络的IDS
B.基于主机的IDS
C.混合型IDS
D.基于应用程序的IDS
8.以下哪种技术通常用于减少入侵检测系统产生的误报？（）
A.网络带宽
B.网络延迟
C.网络设备类型
D.网络分段
E.网络连接类型
15.以下哪些因素可能会影响入侵检测系统的准确性？（）
A.数据质量
B.检测算法的复杂性
C.系统配置错误
D.网络环境的变化
E.系统硬件的性能
论数据挖掘在计算机入侵检测中的应用_张淳
98１ 引言在信息时代高速前进的今天,网络安全问题也伴随着信息高速发展变得层出不穷。
有许多人学习各种攻击的手法通过丰富的网络资源去攻击别人,通过一个简单的操作去试试自己的破坏行为,所以目前最紧要的就是能够找到有效的检测方法去阻止这些攻击行为,这也是目前计算机行业的一个发展趋势。
对于网络安全的保护手段随着攻击的不断变化而变化,这些手段我们大都耳熟能详,像VPN 、防火墙等。
但是这仅限于静态方法,并不能真正意义上的有效保护。
而入侵检测(Intrusion Detection)技术才是时下最有用的对(网络)系统的运行状态进行监视的系统,它的主要作用就是发现层出不穷的攻击企图、攻击行为与攻击结果,通过技术手段去保证系统资源的机密性、完整性与可用性不外泄,最终形成一种动态的有效地防护保护策略,它的优秀就在于能够对网络安全实施全程监控、攻击与反攻击等动态保护,可以说是填补了静态防护策略的空白。
滥用检测和异常检测是传统的入侵检测技术。
滥用检测的主要作用在于分析不同的网络攻击,通过寻找网络攻击的相同点,及时有效的防范已知攻击,减少防范误差,但是这种方法的弊端在与智能检测到现有的攻击,不能时时起到检测作用;但是对于异常检测通来说,它的工作原理是通过检测,发现当下活动是否与历史正常活动有区别来检测是否有入侵攻击,它的优点在于能够检测到未知攻击,但是它的缺点也能够显而易见发现就是会产生误报以及漏报危险。
所以在进行网络入侵检测系统监察时,就必须把查漏工作做得位,需要运用数据挖掘技术直接进行网络入侵的检测,对于这个系统来说,基础的模型是以Snort 入侵检测系统为主的,使网络入侵检测系统凌驾于数据挖掘之上。
２ 网络入侵检测系统中针对数据挖掘的应用在网络入侵检测系统(IDS)中,通过数据挖掘技术的应用,起到时时方法的作用。
它的工作原理在于把挖掘审计数据作为防范的依据,在数据中找到入侵行为,简单而有效的这么一种检测规则。
需要审计的数据主要是通过预先处理和有时间的审计记录进行监控。
入侵检测系统的设计与实现
入侵检测系统的设计与实现随着互联网的快速发展，网络安全问题成为了越来越多公司和个人所面临的风险之一。
因此，各种安全工具也随之应运而生。
其中，入侵检测系统（Intrusion Detection System，简称IDS）是一种对网络进行监控和攻击检测的重要工具。
下面便来探讨一下入侵检测系统的设计与实现。
一、入侵检测系统的分类入侵检测系统可以根据其所处的网络位置分为网络入侵检测系统（NIDS）和主机入侵检测系统（HIDS）。
其中，NIDS部署在网络上，并监视网络内流量，用于检测网络流量中的异常，可以在相应的网络节点上进行设置和部署，如位于路由器或网络交换机上;而HIDS则主要是运行于目标主机上，监视主机内的进程和系统活动，可实现实时监控和攻击检测。
另外，根据入侵检测系统的检测方法，可分为基于签名的入侵检测系统（Signature-Based IDS）和基于行为的入侵检测系统（Behavioral-Based IDS）。
基于签名的IDS通过与已知攻击行为的签名进行对比，判断是否存在相似的攻击行为；而基于行为的IDS则是监视系统的行为并分析其可疑行为，以检测出异常行为。
二、入侵检测系统的设计入侵检测系统的设计是一项复杂的工作，需要考虑到多个方面。
下面详细介绍入侵检测系统的设计要点。
1.需求分析首先，需要进行需求分析，明确设计入侵检测系统的目标，包括入侵检测的范围、监测的网络流量类型、分析的事件类型等。
同时，还需要进行根据要求制定系统安全策略，明确如何对入侵检测结果进行处理。
2.传输层与网络层监控网络层是网络协议的基础层，而传输层则主要负责网络传输服务和连接控制。
因此，入侵检测系统需要监控传输层和网络层的数据包，以便快速检测任何恶意流量，并在必要时拦截住这些流量。
3.事件数据采集和分析入侵检测系统的核心功能之一是事件数据的采集和分析。
一般来说，可以通过数据包捕获、系统日志记录、网络流量分析、主机进程分析等方式来采集事件数据，并利用机器学习、数据挖掘等技术对数据进行分析。
不确定性数据挖掘在IDS中的应用
Ａｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｕｎ ｃ ｅ ｒ ｔ ａ ｉ ｎ ｔ ｙ Ｄａ ｔ ａ Ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ｔ ｏ Ｉ ＤＳ
ＬＩ Ｕ Ｚｈ ｉ － ｍｉ ｎ ｇ
（ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆＣ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ， Ｈ ｕ ｂ ｅ ｉ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆＥ ｄ ｕ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ， Ｗｕ ｈ ａ ｎ ４ ３ ０ ２ ０ ５ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
分 的重视 和研 究 。在所 有这 些 方法 和技 术 中 ， 大 多是 基 于先 验 规 则 的 ， 希望实现一个具有感知 、 识别 、 理 解、 自学 习和 自适 应 能力 的系 统 ， 也 就 是 一个 智 能 的
后者则具有侦测速度快 、 隐蔽性好 、 视野更宽 、 较少的
专 用检 测设 备及 占用 资源 较少 。
第２ ６卷
第 ６ 期
电 脑 开 发 与 应 用
（ 总０ ４ ３ ９）
・ ３ ７ ・
文章 编 号 ： １ ０ ０ ３ — ５ ８ ５ ０ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ６ — ０ ０ ３ ７ — ０ ３
不确定性数据挖掘在 Ｉ Ｄ Ｓ中的应用
刘 志 明
（ 湖北第二师范学院计算机学 院， 武汉 ４ ３ ０ ２ ０ ５ ）
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ：ｕ ｎ ｃ ｅ ｒ ｔ ａ ｉ ｎ ｔ ｙ ， ｄ ａ ｔ ａ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ， ｒ ｏ ｕ ｇ ｈ ｓ ｅ ｔ ， ｉ ｎ ｔ ｒ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ， Ｉ ＤＳ
引 言
基于机器学习的网络用户行为分析与特征提取
基于机器学习的网络用户行为分析与特征提取网络用户行为分析与特征提取是一种基于机器学习的方法，旨在通过分析用户在网络上的行为，提取出对用户行为进行特征描述的关键信息。
这种方法能够帮助企业和组织了解用户的兴趣和需求，实现个性化推荐和精准营销，提升用户体验和企业业绩。
在进行网络用户行为分析前，首先需要收集和处理用户的行为数据。
这些数据可以来自多个渠道，例如网站访问日志、应用程序使用记录、社交媒体评论等。
然后，利用机器学习的方法对这些数据进行处理和分析，以提取出用户行为的关键特征。
一种常用的机器学习方法是聚类分析。
通过聚类分析，可以将相似的用户行为归类到同一类别中，从而发现用户群体和其行为特征。
比如，可以通过聚类分析将购物网站的用户分为不同的购买偏好群体，进一步分析每个群体的购买行为特征，为个性化推荐提供依据。
另一种机器学习方法是关联规则挖掘。
通过挖掘行为数据中的频繁项集和关联规则，可以发现不同行为之间的关联关系，从而理解用户行为的内在规律。
例如，可以通过关联规则挖掘发现用户在购买某个商品时通常会购买哪些其他商品，为交叉销售和组合推荐提供支持。
此外，基于机器学习的网络用户行为分析还可以应用于欺诈检测和安全防护。
通过分析用户在网络上的行为，可以识别出异常行为和潜在的欺诈行为，并及时采取措施进行防范。
例如，利用机器学习算法，可以发现用户的登录行为和资金转账行为之间的异常变化，从而及时拦截潜在的黑客攻击。
在进行用户行为特征提取时，可以采用多种方法和技术。
一种常用的方法是文本挖掘。
通过分析用户在社交媒体上的发帖内容和评论，可以提取出用户的兴趣和偏好信息。
例如，可以通过文本挖掘发现用户对于某个话题的态度和情感倾向，从而为精准营销和舆情分析提供依据。
另一种常用的方法是图像和视频分析。
通过分析用户在网络上发布的图片和视频内容，可以提取出用户的活动偏好和兴趣爱好。
例如，可以通过图像识别技术发现用户对于某个品牌或产品的关注程度，为品牌营销和广告投放提供参考。
基于机器学习的网络入侵检测系统设计与实现
基于机器学习的网络入侵检测系统设计与实现近年来，随着互联网的迅猛发展和网络安全威胁的日益增多，保护网络安全已成为亟待解决的问题。
网络入侵是指未经授权而攻击和侵入计算机系统的行为，可能导致系统瘫痪、数据泄露等严重后果。
为了有效应对这一问题，基于机器学习的网络入侵检测系统应运而生。
一、网络入侵检测系统的概述网络入侵检测系统（Intrusion Detection System，简称IDS）通过实时监测和分析网络流量，识别可疑行为和攻击模式，及时报警并采取相应的防御措施。
机器学习技术是IDS中最为重要的组成部分之一，通过训练算法模型，使系统能够从海量数据中学习正常和异常行为的特征，从而实现自动检测和识别。
二、机器学习在网络入侵检测系统中的应用1. 数据预处理网络入侵检测系统中的数据通常包括网络流量、日志记录等信息，这些数据可能存在噪声和冗余。
机器学习可以通过特征选择、数据清洗等方法，对数据进行预处理，提升模型的准确性和性能。
2. 特征提取网络入侵行为具有一定的特征，如源IP地址、目的IP地址、协议类型等。
机器学习可以通过特征提取，从原始数据中抽取有价值的特征，用于模型的训练和分类。
3. 模型构建与训练机器学习领域有多种模型可用于网络入侵检测，如支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、决策树（Decision Tree）、神经网络（Neural Network）等。
根据数据特点和检测需求，选择合适的模型，进行训练和参数优化。
4. 异常检测与分类训练好的机器学习模型可以用于网络入侵检测系统中的实时流量监测。
通过对网络流量数据进行特征提取，并输入到模型中进行分类，判断是否存在入侵行为。
三、基于机器学习的网络入侵检测系统的设计与实现1. 数据采集与预处理网络入侵检测系统需要采集网络流量、日志记录等数据。
采集的数据需经过预处理，包括清洗、格式转换等，以便后续的特征提取和模型训练。
2. 特征提取与数据建模通过特征提取算法，提取网络流量数据中的关键特征，如源IP地址、目的IP地址、协议类型等。
网络安全系统中的网络流量分析与行为监测方法
网络安全系统中的网络流量分析与行为监测方法网络安全的重要性在当今社会变得越来越显著。
随着信息技术的快速发展，网络攻击的威胁也与日俱增。
为了保护网络不受攻击，网络流量分析和行为监测成为了网络安全系统中的重要环节。
本文将介绍网络流量分析与行为监测的方法。
一、网络流量分析方法1. 抓包分析抓包分析是最常见的网络流量分析方法之一。
通过使用抓包工具，如Wireshark，网络管理员可以监测和分析流经网络的数据包。
抓包分析可以提供详细的数据包信息，包括源IP地址、目的IP地址、传输协议、端口号等，从而帮助管理员发现异常流量或网络攻击。
2. 流量统计流量统计是一种对网络流量进行整体分析的方法。
通过收集网络中各个节点的流量数据，并进行统计分析，管理员可以了解整个网络的流量状况，包括流量的大小、波动情况等。
这有助于发现异常流量和预测网络拥塞的可能性。
3. 流量分类流量分类是将网络流量根据不同的特征进行分类的方法。
常见的分类方式包括根据协议类型、应用类型、传输类型等分类。
通过对流量进行分类，管理员可以更好地了解网络中不同类型流量的特点，从而有针对性地进行监测和分析。
二、行为监测方法1. IDS/IPS系统入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS）是常用的网络行为监测方法。
IDS通过监控网络流量和主机日志等数据，检测和报警可能的入侵行为。
而IPS则可以在检测到入侵行为时主动采取防御措施，如自动阻断攻击者的IP地址等。
2. 数据挖掘数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现隐藏模式和关联规则的方法。
在网络安全领域，可以利用数据挖掘技术来挖掘网络流量中的异常行为或攻击模式。
通过建立合适的模型，系统可以自动识别出具有威胁性的行为。
3. 行为分析行为分析是通过分析用户或主机的行为模式来监测潜在的安全威胁。
通过建立正常行为的基准模型，系统可以检测到与正常行为不符的异常行为。
常见的行为分析方法包括基于规则的分析、基于机器学习的分析等。
ids处理策略
ids处理策略IDS（入侵检测系统）是一种广泛应用于网络安全领域的技术，它的作用是监测和防御网络中的入侵行为。
在网络攻击日益增多的今天，IDS的重要性不言而喻。
本文将介绍一些常见的IDS处理策略，帮助读者更好地理解和应用IDS。
一、基于特征的IDS处理策略基于特征的IDS处理策略是指通过分析网络流量中的特征，比如协议头、数据包大小、数据包流向等，来判断是否存在入侵行为。
这种策略主要依靠事先定义好的特征库进行判断，能够及时发现已知的攻击行为。
然而，由于特征库需要不断更新，这种策略对于未知攻击行为的检测能力有限。
二、基于行为的IDS处理策略基于行为的IDS处理策略是指通过分析网络中主机或用户的行为模式，来判断是否存在异常行为。
这种策略不依赖于特征库，能够检测出未知攻击行为。
然而，由于正常用户的行为模式也可能存在变化，因此在设置阈值时需要权衡准确性和误报率。
三、基于机器学习的IDS处理策略基于机器学习的IDS处理策略是指通过训练模型，使其能够自动学习网络流量中的正常和异常模式，并进行入侵检测。
这种策略能够适应不断变化的攻击手段，具有较好的检测能力。
然而，由于机器学习算法的训练和优化需要大量的数据和计算资源，对于资源有限的环境可能不太适用。
四、基于云计算的IDS处理策略基于云计算的IDS处理策略是指将入侵检测系统部署在云平台上，利用云计算的弹性和可扩展性来提高IDS的性能和可靠性。
通过在云端集中处理和分析网络流量，可以减轻本地设备的负担，提高检测效率。
然而，由于数据在云端的传输可能存在安全风险，对于敏感数据的处理需要谨慎。
五、基于混合策略的IDS处理策略基于混合策略的IDS处理策略是指结合多种不同的IDS处理策略，综合利用它们的优势，提高入侵检测的准确性和效率。
例如，可以将基于特征的策略用于快速识别已知攻击行为，再结合基于行为和机器学习的策略来检测未知攻击行为。
这种策略可以充分发挥各种策略的优势，提供更全面的安全保护。
数据挖掘中的特征提取和关联分析研究
数据挖掘中的特征提取和关联分析研究在数据挖掘领域中，特征提取和关联分析是非常重要的研究方向。
特征提取是将原始数据转换为更有用的特征，以便于数据挖掘算法使用。
关联分析则是通过挖掘数据中的关联关系，来发现数据之间的潜在规律和趋势。
一、特征提取在现实生活中，我们所接触到的数据可能是非常复杂和庞大的。
这些数据集中包含着大量的信息，但并不是所有的信息都是有用的。
因此，特征提取就变得尤为关键。
特征提取的目的是从原始数据中筛选出与研究目的相关的特征，同时丢弃那些与研究目的无关或者冗余的信息。
在特征提取的过程中，我们可以运用多种技术和方法。
其中，最为常见的方法是主成分分析和因子分析。
主成分分析（PCA）可以将原始数据转换到一个低维空间中，同时保留原始数据的主要信息。
它是一种线性变换方法，可以将多个相关变量转换为少数几个不相关的主成分。
因子分析（FA）则是通过寻找一组隐含变量，来推导出原始数据中的某些因素。
这样，我们就可以将原始数据转换成容易理解和操作的形式。
二、关联分析关联分析是数据挖掘领域中的另一个重要方向。
它是研究数据之间关联关系的一种方法，可以用来发现项之间的频繁模式及其相关性。
在商品推荐、市场营销和交叉销售等方面都有广泛应用。
关联分析的核心思想是寻找频繁项集。
所谓频繁项集，就是指在一个数据集中经常同时出现的一些项的集合。
具体来说，关联分析可以分为两个步骤：频繁项集挖掘和关联规则生成。
在频繁项集挖掘的过程中，我们需要寻找那些经常出现在数据集中的项。
这部分工作通常可以通过Apriori算法来实现。
Apriori算法是一种迭代算法，它从一元项集开始，逐步生成更大的项集。
通过判定每个候选项集的支持度，我们可以筛选出那些频繁项集。
在关联规则生成的过程中，我们需要寻找不同项之间的关联关系。
关联规则通常表示为A->B，其中A和B分别为项集。
基于频繁项集和支持度的概念，我们可以计算出不同项之间的置信度和支持度。
这些指标可以用来评估关联规则的可信程度。
论电力系统信息网络中的数据挖掘技术及IDS应用
论电力系统信息网络中的数据挖掘技术及IDS 应用韩荣杰（萧山供电局）1基于数据挖掘的IDS（入侵检测系统）IDS（入侵检测系统）是对系统的运行状态进行监视，发现各种攻击企图、攻击行为和攻击结果，并做出响应，以保证系统资源的机密性、完整性和可用性，是一种主动防御攻击的新型网络安全系统。
在入侵检测系统中使用数据挖掘技术，通过分析历史数据可以提取出用户的行为特征，总结入侵行为的规律，从而建立起比较完备的规则库来进行入侵检测。
该检测过程主要分为：数据收集、数据的预处理、数据挖掘及入侵检测等几个步骤。
与其他入侵检测系统比较，基于数据挖掘的入侵检测系统具有检测效率高（数据挖掘可以自动地对数据进行预处理，抽取数据中的有用部分，有效地减少数据处理量，因而检测效率较高）、自适应能力强（应用数据挖掘方法的检测系统不是基于预定义的，可以有效地检测新型攻击以及已知攻击的变种）、智能性好，自动化程度高（基于数据挖掘的检测方法采用了统计学、决策学以及神经网络等多种方法，自动地从数据中提取难以发现的网络行为模式，从而减少了人的参与，减轻了入侵检测分析员的负担，同时也提高了检测的准确性）等优点。
它的设计原理一般是根据用户历史行为建立历史库，或者根据已知的入侵方法建立入侵模式，运行时从网络系统的诸多关键点收集信息，并根据用户行为历史库和入侵模式加以模式匹配、统计分析和完整性扫描以检测入侵迹象，寻找系统漏洞。
在实践中，IDS 一般分为监测器和控制台两大部分。
为了便于集中管理，一般采用分布式结构，用户在控制台管理整个检测系统、设置监测器的属性、添加新的检测方案、处理警报等。
监测器部署在网络中的关键点，如内部网络与外部网络的连接点、需重点保护的工作站等，根据入侵模式检测异常行为，当发现入侵时保存现场，并生成警报上传控制台。
2基于数据挖掘的IDS 在电力信息网络中的应用假设电力系统网络环境简图如图1所示，使用路由器和防火墙将系统内网与外部网络隔离开来。
网络入侵检测与防御系统(IDSIPS)的原理与应用
网络入侵检测与防御系统（IDSIPS）的原理与应用网络入侵检测与防御系统（IDS/IPS）的原理与应用随着互联网的发展，网络安全问题日益凸显。
为保障网络的安全性，网络入侵检测与防御系统（IDS/IPS）得以广泛应用。
本文将介绍IDS/IPS的基本原理以及其在网络安全领域中的应用。
一、IDS/IPS的基本原理IDS/IPS是指以软件或硬件形式存在的一类网络安全设备，其作用是检测和防御网络中的入侵行为。
其基本原理可概括为以下几个方面：1. 流量监测：IDS/IPS通过实时监测网络流量，分析流量中的数据包，并对其中潜在的风险进行识别。
流量监测可以通过网络抓包等技术手段实现。
2. 签名检测：IDS/IPS通过比对已知的入侵行为特征和攻击模式，识别出网络流量中的恶意行为。
这种检测方法基于事先预定义的规则库，对流量进行匹配和分析。
3. 异常检测：IDS/IPS通过学习网络中正常的行为模式，建立相应的数据模型，对网络流量进行实时监测和分析。
当出现异常行为时，系统可以及时发出警报或采取相应的防御措施。
4. 响应与防御：IDS/IPS在检测到恶意活动后，可以通过阻断、隔离、报警等方式进行响应和防御。
具体措施包括封锁源IP地址、关闭被攻击的服务、调整网络配置等。
二、IDS/IPS的应用场景IDS/IPS广泛应用于各个领域的网络安全保护中，下面将介绍几个典型的应用场景：1. 企业内网保护：针对企业内部网络，IDS/IPS可以监测和阻断来自内部员工或外部攻击者的入侵行为，提高企业内部网络的安全性。
2. 服务器安全保护：IDS/IPS可以对服务器进行实时监测，及时发现服务器上的漏洞、恶意软件或未授权的访问行为，保护服务器的安全。
3. 边界安全保护：IDS/IPS可以在网络边界上对流量进行监测，及时发现和阻断潜在的入侵行为，提升网络的整体安全性。
4. 无线网络保护：对于无线网络，IDS/IPS可以检测和防御来自非法接入点、WiFi钓鱼等恶意行为，保护用户的无线通信安全。
职业技能培训计算机网络安全理论考试试卷 (1)
职业技能培训计算机网络安全理论考试试卷1.对于采用校验和法检测病毒的技术，下列说法正确的是A. 可以识别病毒类B. 可识别病毒名称C.常常误警(正确答案)D. 误警率低2. 恶意代码攻击技术不包括（）A. 进程注入技术B. 模糊变换技术(正确答案)C. 端口复用技术D. 对抗检测技术3. 以下不属于计算机病毒防治策略的是（）A. 确认您手头常备一张真正“干净”的引导盘B. 及时、可靠升级反病毒产品C. 新购置的计算机软件也要进行病毒检测D. 整理磁盘(正确答案)4. 下列属于模糊变换技术的是（）A . 指令压缩法(正确答案)B. 进程注入技术C. 三线程技术D. 端口复用技术5. 采用特征代码法检测计算机病毒的优点是（）A. 速度快B. 误报警率低(正确答案)C. 能检查多态性病毒D. 能对付隐蔽性病毒6. 恶意代码的特征有三种，它们是（）A. 恶意的目的、本身是程序、通过执行发挥作用(正确答案)B. 本身是程序、必须依附于其他程序、通过执行发挥作用C. 恶意的目的、必须依附于其他程序、本身是程序D. 恶意的目的、必须依附于其他程序、通过执行发挥作用7. 下列关于网络安全解决方案的论述，错误的是（）A. 一份好的网络安全解决方案，不仅要考虑到技术，还要考虑到策略和管理B. 一个网络的安全体系结构必须与网络的安全需求相一致C. 良好的系统管理有助于增强系统的安全性D. 确保网络的绝对安全是制定一个网络安全解决方案的首要条件(正确答案)8. 下列网络系统安全原则，错误的是（）A. 静态性(正确答案)B. 严密性C. 整体性D. 专业性9. PKI的主要特点不包括（）A. 节省费用B. 封闭性(正确答案)C. 互操作性D. 可选择性10. 下面属于网络防火墙功能的是（）A. 过滤进、出网络的数据(正确答案)B. 保护内部和外部网络C. 保护操作系统D. 阻止来自于内部网络的各种危害11. 包过滤防火墙工作在（）A. 网络层(正确答案)B. 传输层C. 会话层D. 应用层12. 当入侵检测分析引擎判断到有入侵后，紧接着应该采取的行为是（）A. 记录证据(正确答案)B. 跟踪入侵者C. 数据过滤D. 拦截13. 入侵检测的分析处理过程不包括（）A. 构建分析器阶段B. 对现场数据进行分析阶段C. 反馈和提炼阶段D. 响应处理阶段(正确答案)14. 下面不属于入侵检测构建过程的是（）A. 预处理信息B. 在知识库中保存植入数据C. 收集或生成事件信息D. 比较事件记录与知识库(正确答案)15. 若漏洞威胁等级为1，则影响度和严重度的等级为（）A. 低影响度，低严重度(正确答案)B. 低影响度，中等严重度C. 高影响度，高严重度D. 中等影响度，低严重度16. 阈值检验在入侵检测技术中属于（）A．状态转换法B．量化分析法(正确答案)C．免疫学方法D．神经网络法17．由于系统软件和应用软件的配置有误而产生的安全漏洞，属于（）A．意外情况处置错误B．设计错误C．配置错误(正确答案)D．环境错误18．采用模拟攻击漏洞探测技术的好处是（）A．可以探测到所有漏洞B．完全没有破坏性C．对目标系统没有负面影响D．探测结果准确率高(正确答案)19．下列计算机病毒检测手段中，主要用于检测已知病毒的是（）A．特征代码法(正确答案)B．校验和法C．行为监测法D．软件模拟法20．在计算机病毒检测手段中，校验和法的优点是（）A．不会误报B．能识别病毒名称C．能检测出隐蔽性病毒D．能发现未知病毒(正确答案)21．一份好的计算机网络安全解决方案，不仅要考虑到技术，还要考虑的是（）A．软件和硬件B．机房和电源C．策略和管理(正确答案)D．加密和认证22. 关于消息认证（如MAC等），下列说法中错误的是（）A. 消息认证有助于验证发送者的身份B. 消息认证有助于验证消息是否被篡改C. 当收发者之间存在利害冲突时，采用消息认证技术可以解决纠纷(正确答案)D. 当收发者之间存在利害冲突时，单纯采用消息认证技术无法彻底解决纠纷23. 下列关于网络防火墙说法错误的是（）A. 网络防火墙不能解决来自内部网络的攻击和安全问题B. 网络防火墙能防止受病毒感染的文件的传输(正确答案)C. 网络防火墙不能防止策略配置不当或错误配置引起的安全威胁D. 网络防火墙不能防止本身安全漏洞的威胁24. 在P2DR（PPDR）模型中，作为整个计算机网络系统安全行为准则的是（）A.Policy（安全策略）(正确答案)B.Protection（防护）C.Detection（检测）D.Response（响应）25. 入侵检测是一门新兴的安全技术，是作为继________之后的第二层安全防护措施。
入侵检测的原理
入侵检测的原理入侵检测系统（IDS）是一种安全管理工具，用于监测和识别计算机网络中的异常活动和攻击行为。
其主要目的是及早发现和阻止潜在的入侵行为，保护计算机网络的安全。
入侵检测系统根据不同的原理可以分为基于特征的检测和基于行为的检测。
基于特征的入侵检测系统（Signature-based IDS）是使用预先定义的攻击特征来识别网络中的入侵行为。
它通过和已知攻击特征进行对比来判断网络流量中是否存在已知的攻击行为。
这些攻击特征一般是基于攻击者的攻击策略、攻击方法和攻击载荷等方面进行构建的，比如某个具体的恶意软件的特征。
基于特征的入侵检测系统的原理是通过使用预先定义好的规则或者模式来进行匹配，当网络流量和已知的攻击特征相匹配时，就可以判定发生了入侵。
这种方法的优点是准确性高，能够及时发现已知的攻击行为。
然而，缺点是无法识别未知的攻击，也就是对于新型的攻击手段和恶意软件，无法检测出来。
相对于基于特征的入侵检测系统，基于行为的入侵检测系统（Anomaly-based IDS）通过建立正常网络行为的模型来检测网络中的异常行为。
它首先分析和学习网络中正常的行为模式，然后监测网络流量，并与已学习的模型进行比较，当某个流量与正常模式不一致时，就可以判断为异常行为。
基于行为的入侵检测系统的原理是利用数据挖掘和机器学习技术，对网络流量进行实时的分析和处理。
它可以通过统计和分析来寻找网络中的异常行为，如异常的数据流量、异常的连接行为等。
不同于基于特征的入侵检测系统，基于行为的入侵检测系统可以发现未知的攻击行为，因为它是基于正常行为模式进行建模和判断。
入侵检测系统的工作流程一般包括数据采集、流量分析、异常检测和警报生成等几个主要步骤。
首先，数据采集模块从网络设备中收集原始数据，如网络流量、日志等。
然后，流量分析模块对采集到的数据进行处理和解析，提取有用的信息。
接下来，异常检测模块对提取的数据进行分析和比较，判断是否存在入侵行为。
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还可根据其他各种标准进行分类。分类分析
检查以前的黑客人侵行为， 根据分类标准对 每一个危害等级进行分类， 然后给出每一等
级 的描述 。
聚类分析。聚类分析的输人集是一组未 标定的记录， 也就是说此时输人的记录没有 被进行任何分类。 目的是根据一定的规则 ， 其 合理地划分记录集合 ， 并用显式或隐式的方 法描述不同的级别。而所依据的这些规则是 由聚类分析工具定义的。由于聚类分析法可
· 聚类分析（ｌ ｔ ｉ ） Ｃｕ ｅｎ ｓ ｒｇ
关联分析的目的就是挖掘出隐藏在数据 间的相互关系。 关联分析就是给定一组 Ｉ ｍ ｔ ｅ
和一个记录集合， 通过分析记录集合推导出
时间序列特征， ＩＳ就可以根据用户的 这样 Ｄ
行为的时间序列特征判断其是否是人侵行
为。
Ｉ ｍ间的相关性。在网络安全系统中， ｔ ｅ 我们 可以用关联分析来找出入侵者的各种人侵行
同利用这四种方法 ：
· 序列模式分析（ｅｕｎｉ Ｐｔ ｒ） Ｓｑｅｔｌ ｔ ｎ ａ ａｅ
· 分类分析（ｌ ｓｉ ｔ ｎ Ｃａ ｉ ａｏ ） ｓｆ ｉ ｃ
（） １运用关联分析方法提出黑客人侵行
为之间的关联特征。 （） ２ 运用序列模式分析方法找出黑客人 侵行为的序列关系， 从中提取出人侵行为的
常模型中没有被概括进去， 因此就被认为是 人侵行为了， 所以这种方法容易造成误报。 现行 的人侵检测系统一般具有如下功
育： 旨
人侵检测系统的数据源分为两类： 一类
是来 自操作系统的审计数据 ， 一类是来 自网 络中流经的数据包。人侵检测通过对这些数 据进行处理和分析， 然后检测是否有人侵行 为的发生。 人侵检测要用到人侵模式， 目前在 Ｉ Ｓ Ｄ 中主要应用两种模型： 第一种模型； 异常模型。 这种系统内部配 置的知识库中存储着 网络系统、 操作系统或 应用系统的弱点和攻击模式。系统将用户的 当前操作行为， 也就是当前操作系统的审计 数据和网络中流经的数据包进行分析处理 ， 从中筛选 出与安全有关的信息 ， 然后将其与 知识库中的攻击模式相匹配， 当发现有匹配 的行为时， 就说明有人侵行为发生， 然后就按 照一定的策略进行响应。这种方法的优点是
Ｄ 的数据分析过程可概括为： Ｍ
（） １数据准备。在这个阶段， 将从操作环
境中提取并集成数据 ， 解决语义二义问题 。 （） ２消除脏数据等等， 然后对数据进行选 择和预分析。在 Ｉ Ｓ中， Ｄ 将用户的历史行为 数据和当前操作数据进行集成并删除一些无 用的数据和预处理 ， 以备用于数据挖掘。 （） ３挖掘 。在这个阶段里， 综合利用前面 提到的四种数据挖掘方法分析经过预处理的 数据， 从中提取有关特征和规则。 （） 数据挖掘将获取的特征和规则 ４表达。 以便于理解和观察的方式反映给系统。在人 侵检测系统中， 通过数据挖掘发现了有关的 特征和规则后， 再根据这些特征和规则将用 户的异常模式和正常模式定义出来， 然后存 储在知识库中。另外系统还对当前的用户的 行为数据进行挖掘后找出特征和规则， 然后 以一定的方式表达出来， 系统将它与知识库 中的模式进行匹配检测。 （） 可以对数据挖掘后所提取的网 ５评价。 络安全异常模式或正常模式进行评价， 如果 能够有效地检测出人侵行为， 就说明它是成
在ＩＳ 利用数据挖掘技术提取用户行为特征 Ｄ中
蒋疑川 ， 田盛丰
（ 北方交通大学计算机科学与技术系， 北京 １０４） ００４
摘 要： Ｓ入侵检测 系统） Ｉ Ｄ 是一种检测网络入侵行为的工具。 然而现在的 Ｉ Ｓ在提 Ｄ 取用户行为特征的时候经常不能取得满意的结果， 所提取的特征不能很好的反映出 真实的情况， 所以有时候经常出现漏报或误报的情况。文章针对这一情况， 详细讨论 了利用数据挖掘技术提取用户行为特征的方法， 出了采用数据挖掘技术的入侵检 提 测 系统的结构模型。 关键词 ： 入侵检测系统； 数据挖掘； 入侵模式 Ａ ｓ ａｔＩ Ｓ ｎｒｓ ｎ ｔ ｔ ｎ ｓｅ ｓ ｏｌ ｉ ｉ ｕｅ ｔ ｄｔｃ ｔｅ ｂｔ ｃ： ｒ Ｄ （ ｔ ｉ Ｄ ｅ ｉ Ｓ ｔｍ）ｉ ａ ｗ ｃ ｓ ｄ ｅ ｔ Ｉ ｕ ｏ ｅ ｃｏ ｙ ｔｏ ｈ ｈ ｓ ｏ ｅ ｈ ｉｔ ｓ ｎ ｔ ｎｔ ｏｋ ｔ ｓ Ｈ ｗ ｖｒ ｔｅ ｒｃ ｄ ｒｃｅｉ ｉｏ ｔｅ ｒｎ ｎｒ ｉ ｓ ｅｗ ｒ ｓｓ ｍ ． ｅｅ， ｈ ｅｔ ｔ ｃａａｔ ｓ ｃ ｈ ｃｒｅｔ ｕ ｏ ｏ ｙｅ ｏ ｘａｅ ｈ ｒ ｔ ｆ ｕ
用的技术越多、 Ｗ 得ｄ的结果持确性就越高。 ＇ ； 这 主要取决于问题的类型以及数据的类型和规
模。 论 用 几 技 来 往 从 能 无 采 哪 种 术 完成 努， 功
上可一 Ｄ 的分析流法划分为以下几种 ： 以将 Ｍ’
《 电脑与信息技术Ｍ ４ 年练 Ａ期 ｒ
· 关联分析方法（ ｓ ｃ ｔ ｎ Ａ ｓ ｉｉ ） ｏ ａｏ
· 检测和分析用户和系统的活动。 · 审计系统的配置和脆弱性 。 · 评估关键系统和数据文件的一致性。 · 识别反应已知攻击的活动模式。 · 非正常活动模式的统计分析。 · 操作系统的审计跟踪管理， 通过用户 活动的识别反映政策违规 。
２ 在ＩＳ 应用 挖掘 提 Ｄ 中 数据 技术 取
用户行为特征
数据挖掘（ Ｍ， Ｄ Ｄ ｔ Ｍｉｎ） ａ ａ ｎ ｇ是一种决 ｉ
策支持过程 ， 它主要基于 Ａ 、 Ｉ机器学习和统
计等技术， 它能高度 自 动化地分析原有的数
据， 做出归纳性的推理， 中挖掘出潜在的模 从一
式， 预测出客户的行为。 ｊ ｆ 、 讼
．
Ｄ 的技术基础是人工智能， Ｍ 它利用了
人工智能的一些已经成熟的算Ｖ和技术， 例
如： 人工神经网络、 遗传算法、 决策树、 邻近搜 索算法、 规则推理、 棋棍逻辑等 ， Ｍ 系统利 Ｙ Ｄ
误警率较低， 因为它的知识库中只存有异常 模式， 只要匹配不成功就是正常行为， 但容易
造成漏报。 由于人侵行为多种多样 ， 并且还经
－ ， ＿·
第二种模型 正常模型。在这种 Ｉ Ｓ中 ： Ｄ 首先建立一个初始的正常模型。该模型反映 了用户的正常行为。 在用户的行为发生时， 人 侵检测系统将用户的行为特征与初始正常模 型相比较。 如果匹配则是正常行为， 否则就是 人侵行为。这种方法能够检测出一些不可预 料的人侵行为。但由于把不符合正常模型的 用户行为都视为入侵行为， 容易造成误报。 因
ｐｐｒ ａ ｅ．
Ｋ ｙ ｒｓＩｔ ｓ ｎ ｔ ｔ ｎ ｔ Ｉ Ｓ ； ａａ ｎｎ （ Ｍ）Ｉｔ ｓ ｎ ｄｌ ｅ ｗ ｄ ： ｒ ｉ ｄ ｅ ｉ ｓｓ ｍ（ ）Ｄ ｔ ｍ ｉ Ｄ ； ｒ ｉ ｍ ｅ ｏ ｎ ｕ ｏ ｅ ｃｏ ｙ ｅ Ｄ ｉ ｇ ｎ ｕｏ ｏ
有时所提取的用户行为特征不能很好地反映
分类分析。 假定记录集合和一组标记。 所 谓标记是指一组具有不同特征的类别 。分类 分析时首先为每一个记录赋予一个标记， 即 按标记分类记录， 然后检测这些标记的记录， 描述出这些记录的特征。例如我们可以根据 黑客人侵行为的危害程度将人侵行为划分为 三类： 致命人侵、 一般人侵、 弱人侵等。当然，
面具有非常大的优势。 本文根据 Ｉ Ｓ与数据 Ｄ 挖掘技术的特点， ＩＳ中应用数据挖掘技 在 Ｄ 术提取用户行为特征， 提出了采用数据挖掘 的 Ｉ Ｓ的结构模型。 Ｄ
侵 检 测 系统 （ Ｓ Ｉｒ ｉ Ｄｔｔｎ Ｉ ， ｕｏ ｅｃｏ Ｄ ｎ ｓｎ ｅｉ ｔ
Ｓｓ ｍ） ｙｔ 就是其中的一种， ｅ 人侵检测技术是
《 电脑与信息技术》０ １ ２０ 年第 Ｉ 期
．１ ．
义为发现非授权使用计算机的个体（ 界 如“
客， 计算机系 合法用户滥 访 ） ’ 或 统的 用其 伺索
统的权利以及企图实施上述行为的个体 。人 侵检测系统的功能原理如图 １ 所示：
常有不河预料的人侵， 要对所有入侵行为的 特征进行提取也有一定的困难。
Ｉ Ｓ ｔｎ ｎｔ ｌｃ ｔｅ ａ ｓｔａｉｎ ｅｌ ｏ ｅ ｉ ａ ｅ ａ ｄ ｓｉｎ ｏ Ｄ ｏ ｅ ｃ ＇ ｒｆ ｔ ｒ ｌ ｕ ｔ ｗ ｌ，ｓ ｔ ｍ ｓ ｋ ｓ ｏ ｆ ａ ｅｅ ｈ ｅ ｉ ｏ ｈ ｔ ｎ ｍｉ ｏ ｓ ｓ ｆ
ａ ｒ ｏｔｎ ｅｇ． ｓｌ ｔｉ ｑ ｅｔ ｎ ｈ ａｐｉ ｔ ｎ ｔｅ （ ａａ ｌ ｍ ｅ ｅ ｒｅ Ｔ ｏｖ ｈｓ ｓ ｏ ，ｔｅ ｌａｉ ｏ ｈ Ｄ ａ ｆ ｍ ｏ ｅ ｕ ｉ ｐ ｃ ｏ ｆ Ｍ Ｄ ｔ Ｍｉ ｎ ） ｈ ｏ ｇ ｔ ｅｔ ｃ ｔｅ ｒ ｃａａｔ ｉ ｉ ｉ Ｉ Ｓ ｄ ｃｓｅ ，ｎ ｔｅ ｎ ｇ ｔ ｎｌ ｙ ｘｒ ｔ ｕｅ＇ ｈｒｃ ｒ ｔ ｎ ｉ ｉ ｕｓｄ ａｄ ｉ ｅ ｃ ｏ ｏ ａ ｈ ｓ ｓ ｅ ｓ ｃ Ｄ ｓ ｓ ｈ ｓｒｃｕｅ ｔｅ Ｓ ｔ ｔｅ ｐｉ ｔ ｎ Ｄ ｔ ｈ ｏ ｇ ｉ ｐｅｅｔ ｉ ｔｉ ｔｕｔｒ ｏ ｈ Ｉ ｗ ｈ ａ ｌａｉ ｏ Ｍ ｃｎ ｌ ｙ ｒｓｎｅ ｎ ｓ ｆ Ｄ ｉ ｈ ｐ ｃ ｏ ｆ ｅ ｏ ｓ ｄ ｈ
为之间的相关性 。
序列模式分析和关联分析相似， 目的 其 也是为了挖掘数据的联系， 但序列模式分析 的侧重点在于分析数据间的前后关系。黑客 的许多人侵行为都是有先后关系的， 有的行 为必须发生在其它的行为之后。 例如 ： 黑客在 真正实施攻击时， 一般要对系统的端 口进行
扫描等 。
（） １和（） ３基于（ ） ２ 的分析结果， 定义出人 侵行为模式的分类标准并进行描述。 · （） ４应用聚类分析法， 以前面所得的描述 为基础， 根据一定的规则抛弃原来的划分结 果 （ 就是说将这些 数据 的分类表示都 去 也 掉）对用户的行为数据重新进行划分并用显 ， 式或隐式的方法对不同划分进行描述， 以此 获得更好的结果。
０ 引言
随着 Ｉｔ ｅ 的飞速发展， ｎｔ ｎｅ ｒ 信息安全问 题已经成为信息化社会的焦点。为了保障计 算机系统、 网络系统和信息， 涌现出了各种安
全技术和产品， 对各个环节提供安全保护。 人
实际的情况。所以所建立的正常模式或异常 模式也不够完善， 容易造成误警或漏警， 给网