基于数据挖掘的智能入侵检测系统模型及实现

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数据挖掘技术在智能入侵检测中的应用研究

683文/刘春明随着计算机网络的不断深入发展网络的各种数据和攻击模式层出不穷并以惊人的速度增长使用一般的方法难以对海量的审计数据进行数据的分析数据挖掘技术应用到入侵检测上来有着非常强的适应性利用改进的关联规则算法建立入侵检测系统模型1用关联规则技术建立入侵检测系统模型在上面图1这个模型里系统将从网络中抓取的网络审计数据和从主机中得到的日志数据首先存入知识库这里是一个数据预处理的过程它将审计数据转化成能够被关联规则学习器学习的数据关联规则学习器是一个数据处理过程它输入的是大量的经过预处理的审计数据通过关联规则学习器的学习得到一系列的关联规则并将这些规则存入关联规则库里关联规则学习器可以定义一些条件阈值如最小支持度和置信度等在关联规则库里得到的关联规则与这些条件阈值密切相关依据最小支持度和置信度的大小有强关联规则和弱关联规则最后检测入侵器根据关联规则库里的关联规则对网络数据或者主机数据做出决策响应2改进的关联规则算法基于A pri ori算法存在的问题提出建立入侵检测系统模型的改进算法哈希修剪算法其改进的算法思想如下给定支持度阈值m i n_sup当扫描第k-1次事务数据库D k-1产生哈希表由_过程得到候选项集的集合计算哈希表各元素的统计数扫描数据库D桶计数低于支持度阂值m i n_sup的k-项集不是频繁k-项集同时若某事务的k-项子集不在C k中则该事务不被加入D k+1[Jong]规定哈希表的阈值l i m i t若哈希表满足支持度阈值的元素的个数大于哈希表的闲值l i m i t则建立哈希表否则不利用哈希表由于入侵检测的数据库数据庞大为产生有效的强关联规则我们预先规定轴属性ax i sat t ribute[W enke98][IE E E99]则产生的关联规则必须包含该属性一个好的软件系统应该是面向对象的[Laym an]我们再用U M L语言构建这个算法的类结构根据该算法至少需要两个类即数据类和A p riori类哈希修剪算法在候选集的产生问题上运用散列技术大大缩小了要考察的候选集特别是候选二项集的集合解决了算法执行过程中的一大瓶颈同时C k的大小随着k的增大明显减小因而可设定一个哈希表阂值当考察哈希表不满足该阈值则不使用哈希表此时算法接近于传统的A pri ori算法算法每次扫描数据库产生L k的同时减少了为下次扫描产生L k+1的数据库大小基于数据挖掘的A M G入侵检测系统A M G是一个能处理现实中任何网络数据和入侵检测模型的框架和结构[H oni g]A M G包括四个子系统由网络感应器和入侵侦测部件组成的实时子系统存储数据的数据库平台具有自适应能力模型生成和模型发布功能的入侵检测模型管理子系统管理可视化进行模糊分析预测和标签数据能从多个记录中关联和提取信息的数据分析子系统网络感应器收集网络环境信息并把数据存储到数据库存储在数据库中的数据被使用数据挖掘工具的入侵检测生成模型用来分类网络活动的异常或正常模型一旦被生成会被存储在数据库模型发布部件部署到实时入侵检测器入侵检测器接受部署其上的检测模型和来自网络感应器实时网络侦听数据用模型评价网络侦听数据最终发现入侵行为数据分析系统检索存储在数据库的数据对数据使用完全依赖于特定数据分析系统分析的结果可以存在数据库以备以后使用也可立即通过交互方式展示给用户数据分析系统允许自适应模型生成系统执行有助于部署的入侵检测系统新的入侵检测数据分析系统很容易被融合到高度模块化的A M G系统中自适应模型生成系统使用包括自治组件如A gent的分布式架构产生相互独立的部件用松散网络通讯协议实现部件之间信息交换信息交换使用X M L或其他易于表达和统一格式语言转达数据挖掘技术在智能入侵检测中的应用研究数据挖掘技术在智能入侵检测中的应用研究200.10H k gen candi dat e k-C kk68信息[X M L]1.实时子系统AM G系统由两个基本部件提供实时侦测能力网络感应器S ensor和人侵检测器D et ect o r网络感应器是一个轻量级的进程它收集来自网络的侦听数据流入侵检测器分析来自网络感应器侦听数据流使用入侵检测模型发现入侵A M G系统有许多复杂的基于数据挖掘入侵模型生成方式如使用决策树概率分析统计学习2.数据库平台数据库平台是A M G系统的核心部件它作为所有被网络感应器收集数据的中心存储器模型生成器使用存储其中的数据生成入侵检测模型并且生成模型相关数据也会被存储其中分析部件也会使用其中的数据作为参考现代数据库平台使用关系数据库有时使用数据仓库它能很容易实现数据操作对于创建基于数据挖掘入侵检测模型的训练数据集是至关重要的因为能使用SQ L查询语言检索任意一个数据子集数据库使过去手工进行数据选择枯燥工作实现自动化这个灵活性对大数据量知识发现是至关重要的数据挖掘平台使用X V IL语言同其他模块之间进行信息交流3.入侵检测模型管理子系统A M G系统管理入侵检测模型的建立和发布使用存储在数据挖掘平台上的数据生成模型通过模型发布器部署到入侵检测器A M G模型生成系统被设计成可以使用任何模型生成算法因而模型生成部件可以被视为一个黑盒相当容易嵌入系统架构中这些部件使用训练数据集作为输入生成异常检测模型不同数据模型生成算法需要不同的训练数据集在架构中允许模型生成器通过特定的SQ L查询产生需要的数据集它能够处理任何类型的模型生成算也就是说它的架构是健壮的4.数据分析子系统数据分析子系统任何一个部件从数据库中提取数据对这些数据执行相应的操作然后再把结果返回数据库存储起来在A M G系统之中数据分析子系统使用SQ L查询和数据库进行交互不时检索和插人数据数据分析子系统和A M G系统的其他部分一样使用特定标签t ag X M L文档进行分析当前执行数据分析的部件有可视化客户端模糊预测工具数据标签工具特征提取器对于可视化客户端就不再详细叙述它主要方便客户使用对于入侵检测系统设计而言一个重要的考虑是其效率一个实时系统必须能够对入侵采取及时反映不需要利用太多系统资源使其免受入侵这个对于基于主机的系统特别重要A M G架构强调轻量级的构件和分布式结构重量级资源可以和入侵检测系统分离唯一需要保护的轻量级部件是网络感应器实现了ID S管理资源最小化作者单位中国银行北京市分行编辑/雨露实现政府职能转变建设社会主义和谐社会文/张葆春建立和谐社会的基础社会主义的政治权力是有史以来第一个同时也是保护弱者利益的政权由于弱者在社会关系中处于不利地位他们往往更容易受到强者的伤害更需要得到政治权力的保护我们说社会主义政治权力是属于人民的公共权力它的历史使命是辩证地否定资本主义的政治权力一方面要剔除资本主义政治权力中少数人统治压迫多数人的弊端另一方面要吸收人类社会包括资本主义政治权力中积累的社会管理的政治文明成果运用公共权力为人民服务而不是为少数人或一部分人服务构建和谐社会必须实现政府职能的转变政府转型是新形势下建设和谐社会的重要途径1.市场经济的背景要求政府直接调控职能退出市场补充市场失灵加强公共管理服务完善社会保障市场机制的建立与完善需要政府职能退出市场政府职能转变不仅是简单的政企分开而是整个社会机体的分开如党政分开企事分开政治团体与社会中介组织分开等现在的情况是各种社会中介组织基本都挂靠在政府部门之下其坏处是中介组织利用政府资源来垄断市场从而损害了政府的声誉导致政府权威的丧失市场机制的运行需要政府弥补市场失灵和加强公共管理与服务政府的作用主要是补充市场失灵从而纠正因市场失灵而引起的资源配置效率的损失公益物品外部效应自然垄断不完全的市场和信息不完整不对称以及收入分配的不公平这都是市场失灵的表现补充这些失灵就是政府的天责提供市场机制所不能提供的公共产品消除市场中的外部性问题维护市场竞争秩序调节收入分配稳定宏观经济环境等等市场竞争的结果需要政府对于弱势群体建立相应的社会保障机制市场竞争的结果并不能保证每一个人都是成功者而2005年2月19日胡锦涛同志在中共中央指出我们所要建设的社会主义和谐社会应该是民主法治公平正义诚信友爱充满活力安定有序人与自然和谐相处的社会建立和谐社会必须依靠党和政府的作用政府职能的转变是构建和谐社会的突破口中学术研究A cademic research200.104。

数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用研究

随着Ｉｔｒｅ的迅速发展，ｎｅｎｔ计算机网络在现代
社会中起了越来越重要的作用，与此同时，们也它成为许多恶意攻击者的目标，网络安全问题日渐突
出
测系统就变得十分必要。
本文将数据挖掘技术引入到入侵检测系统中，利用数据挖掘，海量的系统数据或网络数据流中从实时提取特征，断更新特征库，高了系统的检不提测效率，并有效地降低了误报率和漏报率。
由于海量数据的存在及网络环境和网络攻击
的复杂性，传统的基于手工编码建立模型的方式缺
乏精确性、时性和自适应能力。所以，实开发一套
全策略的行为和被攻击的迹象，能对攻击行为作并
出响应［。
能根据审计数据自动产生入侵检测模型的入侵检
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ｔｈｏｃｐｆｉｔｕｉｎｄｔｃｉｎｓｓｅａｄｄｔｉｉｇｉｎｔｏｄｃｄ．Ａｆｅｈｅｃｍ・ｅｃｎｅｔｏｎｒｓｏｅｅｔｏｙｔｍｎａａｍｎｎｓｉｒｕｅｔｒｔｏ
ＲｅｅｒｈｏｐｌｃｔｏｆＤａａＭｉｎｃｓａｃｎＡｐｉａｉｎｏｔｎｉｇＴｅｈｎｏｏｙＵｓｄｉｌｇｅｎＩｔｕｉｎＤｅｅｔｏｙｔｍｎｒｓｏｔｃｉｎＳｓｅ
ＰＡＮｉ．ｉＪｎｉ，ＹＵＥＪａ，ＧＵｎｌｉｎＹｕ・ｉ（ａｉｇＵｎｅｉｆｎｏｍａｏｃｎｅｎｅｈｏｏｙＮａｊｇ２０４，ｈｎ）Ｎｎｉｉｒｔ０［［ｒｔｎＳｉｃｄＴｃｎｌ，ｎｉ１０４Ｃｉａｎｖｓｙｉｅａｇｎ

基于数据挖掘的入侵检测系统分析研究

ｔ
中图分类号：Ｐ９，Ｐ８Ｔ３３ＴＩ
文献标志码：Ａ
随着Ｉｔｅ的发展，ｎｒｔｅｕ网络已深入千家万户，网络安全作为一个无法回避的问题呈现在人们面前。由于
网络的开放性，成了网络极易受到来自网络内部和外部的攻击。网络攻击的手段不断出新，造例如暴力攻击、网络窃听、源代码分析、ＩＰ伪装、绝服务攻击、拒网络扫描、布式攻击、分利用已知漏洞及协议缺陷攻击等。随着攻击技术的发展及其在网上的传播，即使不具备计算机专业知识的人，能从网络上方便的下载也并使用简单而危害性很大的攻击工具。网络攻击无处不在，因此有必要在网络中布置入侵检测系统，以保
收稿日期：０９— ６—２；回日期：０９— ８— １２００５修２００２。
作者简介：焦亚冰（９８一）女，１７，山东济南人，讲师，士，硕从事决策支持理论与系统分析研究。
第１期
焦亚冰：于数据挖掘的入侵检测系统分析研究基
通过数据挖掘技术和入侵检测技术，出了一种基于数据挖掘技术的入侵检测系统模型；数据挖掘方法提将
中的关联规则，分类分析在入侵检测系统中的协同工作方式，通过对关联规则和分类分析，得到入侵规则。
关键词：入侵检测系统；数据挖掘；关联规则
文章编号：６２— ５Ｘ（００００６０１７０８２１）１— ００— ４

基于数据挖掘算法的入侵检测方法

［ｓａｔＡｂｔｃ］ＨｏｅｃｏｉｉａｃｕｔｒｇｃｒｓｆＭｅｓｎＳＡＮｏｔｔｏｔｅｒｓｌｏｄｔｍｉｉｇＡｉｎｔｈｒｂｅｔｉｒｗｔｓｌｔｒｎｌｌｓｉｏｅＫ— ａｄＤＢＣｏｅｇｅｎｏｎａｉｉｒｕｔｆａａｎ．ｍｉｇａｔｅｏｌｈｓｓｍｐａｔｈｅｎｎｐｍ，
安全技术主要有数据挖掘入侵检测技术等。本文分析了数ｊ据挖掘技术【的２种常用算法ＤＳＡ和Ｋ— ａｓ］ＢＣＮＭｅｎ，并将ＤＢＣＮ和改进的ＫＭｅｎ算法结合应用于入侵检测系统，ＳＡ — ａｓ对入侵行为进行检测，形成入侵检测分析系统。
（）２计算标准化的度量值：
：
，
１２一，
（）２
“ｆ
其中，
是标准化后第ｉ个对象的第，个属性值。由此将原
来的数据转换到一个标准空间。用于判断的准则函数通常采用均方误差和，其定义如下：
．
２常用的数据挖掘算法
将物理或抽象对象的集合分组成由类似的对象组成的多
中圈分类号：Ｐ０．Ｔ３９２
基于数据挖掘算法的入侵检测方法
陈小辉
（淮阴师范学院计算机科学与技术学院，淮安２３０）２３０
摘
要： — ａｓ和ＤＳＡＫＭｅｎＢＣＮ算法初始聚类中心的选择对数据挖掘结果的影响较大。针对上述问题，用信息熵改进初始聚类中心选择利
．
＝∑∑ ｌ — ｍｌ
ｉ＝１
（３）
其中，Ｅ是数据库中所有对象的均方误差总和；ｘ表示给定的数据对象；ｍ是簇ｃ中数据对象的加权平均值和都是ｉ多维的）；簇ｃ的数目取决于待划分类数。ｉ每个对象与簇中心的距离采用欧几里德距离，定义如下：

基于数据挖掘的入侵检测方法研究

误用检测上。异常检测技术又称基于行为的入侵检］
测技术，它是建立在如下假设的基础上的，即任何一种
信、颖、效并能被人所理解的信息和知识的过程。新有数据挖掘是一种决策支持过程，主要基于人工智能、它
入侵检测研究领域需要融合其他学科和技术领域的知识来提供新的入侵检测解决方法，如人工智能、据挖数掘等］。本文提出了一种基于数据挖掘技术进行入侵
检测的方法。
而，障计算机系统、保网络系统以及整个信息基础设施
究了系统实现中的关键技术及其解决方法，包括数据挖掘算法技术、侵检测技术以及数据预处理技术等。入
关键词：据挖掘；数入侵检测；据预处理数
中图分类号：Ｐ９．８Ｔ３３０
文献标识码：Ａ
ｔｃｎｏｏｇ．ｅｈｌｙＫｅｒｓ：ｔｉｉｇ；ｎｒｓｏｎｄｅｅｔｏｄｔｅｒｅｓｇｙｗｏｄｄａｍｎｎｉｔｕｉｔｃｎ；ａｐｒ—ｐｏｃｓｉａｉａｎ
Ｏ引言
随着网络连接的迅速扩展，特别是Ｉｔｎｔ范ｎｅｅ大ｒ围的开放，越来越多的系统遭到入侵攻击的威胁。因
基于数据挖掘的入侵检测方法研究
周小尧，陈志刚
（中南大学信息科学与工程学院，南长沙４０８）湖１０３

基于数据挖掘的网络入侵检测模型研究

该系统模型的工作原理。
１网络入侵检测系统概述
１１网络入侵检测介绍．
网络人侵检测就是从计算机网络系统中的若干关键点收集信息（如系统日志、审计数据和网络数据包等）并分析这些信息，发现网络中是否有违反安全策略的行为和遭到攻击的迹象。，人侵检测根据检测方法的不同可以分为异常检测和误用检测… 而异常检测是指将用户正常的习惯。行为特征存储到特征数据库中， ’ 然后将用户当前行为特征与特征数据库中的特征进行比较，若两者偏差大于给定阀值，则说明发生了异常，异常检ｉ依赖于专家的直觉和经验，贝０因此有一定的局限性。误用检测是指将已知的攻击方式以某种形式存储在知识库中，然后通过判断知识库中的人侵模式是否出现来检测攻击，如果出现，说明发生了人侵，但它的缺点是不能识别新的攻击模式。根据检测的数据来源，入侵检测系统可以分为两类：１基于主机的人侵检测系统（ＩＳ；２基（）ＨＤ）（）于网络的人侵检测系统（ＩＳ。ＮＤ）基于主机的入侵检测系统是通过分析审计数据和系统日志来发现可能的人侵，而基于网络的入侵检测系统通过分析网络数据包来检测可能的人侵。传统的人侵检测系统依赖于专家对系统的理解以及对已知人侵模式的认识，通常采用字符串模式匹配规则来建立，结果使系统的有效性和自适应性受到了很大的限制。１２入侵检测的局限性．对目前各种网络入侵检测系统（ＩＳ分析后可以得知它们具有如下局限性：ＮＤ）（）自１适应性差：目前，大部分人侵检测产品是由安全专家预先定义出一系列特征模式来识别人
攻击．高网络入侵检测系统的自适应性和可扩展性。提关键词：入侵检测；数据挖掘；网络安全中图分类号：Ｔ３３０Ｐ９．８文献标识码：Ａ

数据挖掘在入侵检测系统中的应用

Ａｐｌａｉｎｏａａｍｉｉｇｉｔｕｉｎｄｔｃｉｎｓｓｅｐｉｔｆｔｎｎｉｒｓｏｅｅｔｙｔｍｃｏｄｎｎｏ
ＣＵＩＴｎＬＩ —ｏｇｉｇ，ｌｎＹｕ
（．ＣｌｇｆｌｔｎｃａｄｎｏｍａｏｎｉｅｒｇａｚｏａｔｎｉｒｔＬｎｈｕ３００Ｃｉａ１ｏｌｅＥｅｒｉｓｎｆｒｔｎｇｅｉ，ＬｎｈｕＪｏｏｇｖｓｙａｚｏ０７，ｈｎ；ｅｏｃｏＩｉＥｎｎｉＵｎｅｉ，７
ｄｔｔｎｓｈｓａｃｂｅｔｎｈｅｎｔｒｃｒ．Ｔｅａｉｃｎｅｔａｄｒｌａｔｅｈｉｕｓｆｎｒｓｎｅｃｏｓｍｅｅｉｅｅｅｒｈｓｊｃｉｔｅｆｌｏｅｋｓｕｉｃｏｉｔｒｕｉｄｆｗｏｅｔｈｓｃｐｓｎｅｎｃｎｑｅｏｉｔｉｔｔｎｓｔｙｂｃｏｅｖｔｕｏｄｅｉｙｅ
ＡｂｔａｔＩｔｓｎｄｔｃｉｎｉｉｄｏｎｔｒｅｕｔｃｎｌｇｐｅｒｎｃｎｅｒ．Ｄａａｍｉｉｇｃｍｂｎｎｔｔｕｉｎｓｒｃ：ｎｒｉｅｅｔａｎｆｅｗｏｋｓｃｒｙｔｈｏｏｙａｐａｇｉｒｅｔａｓｕｏｏｓｋｉｅｉｎｅｙｔｎｎｏｉｉｇｗｉｉｒｓｏｈｎ
ｓｓｅｐｒｏｍａｃｙｔｍｅｆｒｎｅｉｉｒｖｄｓｍｐｏｅ．
Ｋｅｒｓａａｍｉｉｇｉｔｕｉｎｄｔｃｉｎｅｗｏｋｓｃｒｔ；ａｓｃａｉｎｒｌｓＡｐｉｒａｇｒｔｙｗｏｄ：ｄｔｎｎ；ｎｒｓｏｅｅｔ；ｎｔｒｅｕｉｏｙｓｏｉｔｅ；ｏｕｒｏｉｌｏｉｍｈ

基于模式匹配的入侵检测系统的研究与实现的开题报告

基于模式匹配的入侵检测系统的研究与实现的开题报告一、选题的背景和意义随着互联网信息技术的飞速发展，网络攻击日益频繁和复杂，安全威胁不断增加，亟需有效的入侵检测系统对网络安全进行保护。

传统的入侵检测技术主要是基于签名（signature）匹配的，即事先定义好的规则集合对网络流量进行匹配，从而识别出攻击。

然而，该方法存在无法识别未知攻击（zero-dayattacks）的问题，且规则集合需要不断更新才能保证检测精度。

基于模式匹配的入侵检测系统可以通过对网络流量中的规律性特征（模式）进行匹配来实现入侵检测。

相比于基于签名的入侵检测，基于模式匹配的入侵检测可以识别未知攻击，且具有较高的精确性和可扩展性。

因此，该技术在网络和信息安全领域受到广泛关注和重视。

二、研究内容和方法本项目的研究内容是基于模式匹配的入侵检测系统的研究与实现，旨在通过对网络流量中的模式进行匹配来实现入侵检测。

具体而言，本项目将采用以下方法：1. 基于流量特征提取算法，对网络流量中的特征进行提取，得到流量特征数据集；2. 建立基于模式匹配的入侵检测模型，选择合适的算法对特征数据集进行分类，实现入侵检测；3. 对入侵检测模型进行性能测试和优化，提高系统的精确性和性能；4. 实现一个基于Web的入侵检测系统，并对其进行测试和评估。

三、预期成果本项目的预期成果包括：1. 建立一个基于模式匹配的入侵检测模型，并评估其精确性和性能；2. 实现一个基于Web的入侵检测系统，并测试其在真实网络环境下的性能；3. 提出一种基于模式匹配的入侵检测方法，在入侵检测研究领域具有一定的学术价值和应用前景。

四、研究难点本项目研究难点主要包括：1. 如何选择合适的特征提取方法和分类算法，提高入侵检测的准确性和性能；2. 如何克服流量中的噪声和变化，避免误判；3. 如何实现实时入侵检测，并应对大规模网络流量的处理。

五、研究计划第一年：1. 研究流量特征提取算法，并实现特征提取模块；2. 研究模式匹配算法，并实现入侵检测模块；3. 对模型进行性能测试和优化。

基于数据挖掘的异常模式入侵检测系统的设计

收稿日期：０８一ｏＯ２０９一３作者简介：民锁（９７一，，龙江双鸭山人，士，工程师金１７）男黑硕主要研究方向：络安全与计算算法， —ｍｉ：ｍ９０＠１６网Ｅａｌｊｓ８２２
ｃｏｒ０ｎ
（）据预处理：２数在数据挖掘中训练数据的好坏直接影响到提取的用户特征和推导出的规则的准确性。如果在入侵检测系统中，于建立模用型的数据中包含入侵者的行为，建立的检测系则统将不能对该类人侵行为做出反应，而造成漏从报。因此，于训练的数据必须不包含任何入侵，用
１系统设计思想
从网络攻击的目的来看，击可分为两攻种。一种在于瘫痪目标，成系统崩溃或使其造无法对外提供正常服务，这种攻击以拒绝服务攻
时，根据学习阶段建立的安全模式进行入侵检测。（）据分析部分采用数据挖掘中的关联规１数
则来完成。数据分析模块的设计是本文的研究重点，面将详细介绍数据分析模块中的关联规则后检测模块的设计；（）２数据采集是整个入侵检测系统的基础，
击为代表，部分都表现为数据流量异常，大如
现；
ＳＮｆｏＹｏｄ攻击。另一种在于获取直接的利益，ｌ得
到目标机器的机密信息，者通过缓冲区溢出等或

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。

基于关联规则挖掘的入侵检测系统分析与设计

通过后门之类的软件对目标主机进行控制时，会产生
异常的连接记录。由于网络处理的数据量非常巨大，
同时满足最小支持度话阈值（ｉ— ｕ）ａｒｎｓｐ和最小置信度『值（ｉ—ｏｆ的规则称为强规则。才ｒｎｃｎ）Ｊａ
２２关联规则挖掘过程．
曾长军
（湖北经济学院武汉４０７）３０９
摘
要
分析入侵检测方法、入侵检测系统基本框架、关联规则数据挖掘的基本概念、挖掘则挖掘的异常模式入侵检测系统的设计方案。关键词人侵检测关联规则异常检测数据挖掘
经过整理成连接记录的数目也是非常惊人的，而且每
建立一次连接，连接记录都会增加一条，以不能通所
过单纯地比较连接记录来实现入侵检测。数据挖掘关联规则展示了属性一值频繁地在给定数据集中一起出现的条件，运用关联规则挖掘能够从一个数据库表中找出多个属性值之问存在
中具有置信度。如果Ｄ中包含Ａ的事物同时也包含
Ｂ的百分比是Ｃ则是条件概率ＰＢｌ。，（Ａ）
ｓｐｏ（＝＞ＢｕｐｒＡｔ）＝ＰＡＵＢ（）ｃｎｄｎｅＡ＝＞Ｂｏｆｅｃ（ｉ）＝ＰＢｌ（Ａ）
通过分析后门之类的黑客程序特征知道，黑客在
维普资讯
总第２０期２２００８年第２期
计算机与数字工程
Ｃｏｍｐｕｅｔｒ＆ＤｉｉａｇｎｅｉｇｇｔｌＥｎｉｅｒｎ
Ｖｏ．６Ｎｏ２１３．

数据挖掘技术在网络入侵检测系统中的应用

合子模块。系统的整体中，个模块采用在各了结构清晰的分层模式，利于适应不同有网络的设置和部署。系统对于网络入侵检测有着自身的操作流程，括信息的实时包采集与处理，网络入侵的检测和分析，户用报告的提交以及系统的联动响应。２２入侵检测系统主要模块功能．２２．．１初始化模块主要功能初始化模块是对入侵检测系统采集到１相关技术概述包数据挖掘技术能够从随机的数据中，的数据包进行预处理工作，括数据包的规通过处理有噪声的、糊的信息，取出其解码，则的分析以及日志格式的初始化模提中有用的知识。侵检测技术则通过对计等等。虑到网络的异质性，入考初始化模块能在算机网络系统中的关键点信息的提取和分够对各种网络接口进行兼容。解码完毕析，对违反安全策略的行为进行辨别，并捕之后，块需要对各类数据进行分析识别。模捉遭到攻击的迹象，及时作出响应，以保证通过规则树的建立，将数据挖掘的规则以系统的信息安全。树形结构进行存储，形结构的根节点是树数据挖掘技术为了实现有效的信息提个指向树结构的指针，他的节点分别其这取，常会结合体的挖掘目标而进行不同代表某一个规则。样的设计能够结合规通同时，类型的算法，聚类分析，联分析等对则数据库中的具体规则来解析数据，如关入侵检测系统而言，些算法都能起到良这定义报警及日志数据。好的效果。网络流量巨大的情况下，在数据２２．．２数据融合模块主要功能入侵检测系统中起关键作用的是数据挖掘技术由于借助了计算机的计算能力，其因而能够实现智能性好，自动化程度高，自融合模块，主要功能为针对网络上捕捉适应能力强的入侵检测系统。到的具体信息进行规则匹配和预处理，并结合具体的处理结果作出判断与决策，如果必要，向联动模块系统发出响应，警就将２入侵检测系统中的数据挖掘模型２．入侵检测系统整体结构１报信息发送给系统用户以及防火墙。本文所设计的基于数据挖掘技术的网本文所设计的数据融合模块通过对不不络入侵检测系统的整体结构主要包括以下同位置、同角度的信息进行全方位的收些模块：信息系统管理平台、息系统核集，而将反映网络系统中的相关状态的信从心模块、数据总线及元数据注册管理平信息，网络数据包、元如系统日志和口令等进台等部分，幅所限， “ 心模块 ” 分组行有效收集。合多个传感器的协同操作，篇其核部结将每一个传感器的数据都收集起来，而进成框图如图１示。所使系统核心模块的基本功能是为信息系引入综合优化的处理方法，所有传感器提统进行整体业务逻辑的设计。心模块可冗余信息进行组合，取观测环境的一致核大以进一步细分为三个功能子系统，别是性描述，大增强入侵检测的准确率。分初始化子模块、系统控制子模块和数据融２．３报文捕获子模块主要功能２．

数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用

火墙的有力补充。各种时间信息进行分析，中发现对从
违反安全策略的入侵行为是入侵检测的核心功能。入侵检测主要有两种：即滥用检测和异常检测。滥用检测（ｓｓｅｅｔｎ是指将已知的攻击方ｍｉｅｄｔｉ）ｕｃｏ
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第５期（第９期）总８
机械管理开发
ＭＥＣＨＡＮＩＡＬＣＭＡＮＡＧＥＭＥＡＮＤＤＥＬＯＭＥＮＮＴＶＥＰＴ
２００７年１月０
Ｏｔ２０ｅ．０７
Ｎ．（Ｕｏ８ｏＳＭＮ．）５９
方法。在入侵检测系统中使用数据挖掘技术可以有效地从各种数据中提取有用的信息。数据挖掘技术非常
式以某种形式存储在知识库中，然后通过判断知识库
中的入侵模式是否出现来检测攻击，果出现，明发如说
生了入侵［滥用检测的优点是可以针对性地建立高效１】。的入侵检测系统，其主要缺陷是只能对已知的攻击类
数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用
武瑞娟马礼叶树华
（中北大学电子与计算机科学技术学院山西太原００５）３０１
【摘
要】入侵检测技术已经成为网络安全领域的研究热点。数据挖掘是从大量数据中发掘出新的、用模式的有
耗少，且由于网络协议是标准的，以对网络提供并可通用的保护而无需顾及异构主机的不同架构；合分混

基于人工智能的入侵检测技术研究综述

基于人工智能的入侵检测技术研究综述人工智能（Artificial Intelligence, AI）的迅猛发展已经深刻影响了各个领域，其中之一是网络安全。

随着网络攻击日益复杂和智能化，传统的入侵检测系统面临着巨大的挑战。

为了提高网络的安全性和保护用户的隐私，研究人员们开始探索基于人工智能的入侵检测技术。

基于人工智能的入侵检测技术由机器学习、深度学习和数据挖掘等技术构成。

这些技术使用了大量的数据集来构建模型，并通过学习和分析这些数据来识别潜在的网络攻击行为。

机器学习是基于人工智能的入侵检测技术中最常用的方法之一。

其核心思想是通过机器从历史数据中提取特征并构建分类器来判断新的数据是否属于正常行为还是入侵行为。

机器学习方法可以分为有监督学习和无监督学习两种。

有监督学习的方法在训练阶段需要有标记的数据集，其中包含了正常行为和入侵行为的样本。

常见的有监督学习算法有决策树、支持向量机和神经网络等。

这些算法可以利用已有的标注数据来训练模型，从而对新的数据进行分类。

与有监督学习相比，无监督学习的方法不需要有标记的数据集。

这种方法通过聚类、异常检测和关联规则挖掘等技术来从数据中发现潜在的入侵行为。

无监督学习方法往往更适用于发现未知的入侵行为，但也可能产生误报率较高的结果。

深度学习是近年来人工智能领域的热点技术，也被广泛应用于入侵检测领域。

深度学习算法可以自动学习和提取数据的特征，并构建多层神经网络来进行分类和预测。

与传统的机器学习方法相比，深度学习方法能够处理更大规模的数据集，并且在一些复杂的网络攻击行为中表现出更好的性能。

除了机器学习和深度学习，数据挖掘也被广泛应用于基于人工智能的入侵检测技术中。

数据挖掘可以从大规模的数据集中提取有用的信息，并利用这些信息来识别入侵行为。

数据挖掘方法可以包括关联规则挖掘、序列模式挖掘和频繁模式挖掘等。

尽管基于人工智能的入侵检测技术在提高网络安全性方面具有巨大潜力，但仍存在一些挑战和问题。

一种新的基于数据挖掘技术的异常入侵检测系统研究

入侵检测系统ＩＳ（ｔｓｎｄｔｔｎｓｓｍ）用户Ｄｉｒｉｅｅｉｙｔ是ｎｕｏｃｏｅ
参考文献【】用变长序列模式匹配算法对程序历史行５采
计算机主动安全防护的一种接进行计算机信息访问的行为，从系统内部和它各种网络资源中主动采集信息，中分析可能的异常入从
Ａｅｅｃｐｉｎｉｔｕｉｎｄｔｃｉｎｓｓｅｂｓｄｏａａｍｉｉｇｎｗｘｅｔｏｎｒｓｏｅｅｔｏｙｔｍａｅｎｄｔｎｎ
ＱｉｇｕＰｎ
（ｏｕｅｃｅｃｎｅｈｏｏｙＤｅａｔｎ，Ｔｎｓａｉｅｓｙａｇｈｎ０３０Ｃｉａ）ＣｍｐｔｒＳｉｎｅａｄＴｃｎｌｇｐｒｍｅｔａｇｈｎＵｎｖｒｉ，Ｔｎｓａ６００，ｈｎｔ
断变化等问题，提出了一种新的基于数据挖掘技术的异常入侵检测系统模型。该模型通过数据挖掘
技术、似度检测、动窗口和动态更新规则库的方法，效地解决了数据纯净难度问题，高了检相滑有提
Ｋｅｙｗｏｒｓ：ｉｔｓｏｅｅｔｎａａｄｎｒｉｎｄｔｃｉ；ｄｔｍｉｉｇｌｉｇｗｎｏｕｏｎｎ；ｓｄｎｉｄｗ；ｓｍｉｒｙｄｔｃｉｎｉｉｌｉｅｅｔ；ｎｔｏｋｅｕｉａｔｏｅｗｒｓｃｒｙｔ

基于人工智能的网络入侵检测系统研究

基于人工智能的网络入侵检测系统研究随着互联网的高速发展，网络攻击和黑客入侵也日益增多。

为保护网络安全，人们不断探索新的技术手段，其中，基于人工智能的网络入侵检测系统越来越受到关注。

本文将从技术背景、研究现状、挑战与未来展望等方面来阐述基于人工智能的网络入侵检测系统。

一、技术背景网络入侵是指黑客或攻击者通过攻击网络获得访问各种系统和应用程序的权限，从而对用户的个人信息、公司的核心竞争力、敏感数据等造成不可估量的损失。

传统的网络入侵检测系统（NIDS）采用签名和规则匹配方式进行检测，主要限制在已知攻击类型的检测上。

然而，随着黑客的技术不断进步，传统的检测手段已经不能满足防护要求。

同时，随着人工智能技术的不断发展和应用，基于机器学习算法的网络入侵检测系统（ML-NIDS）由于其自适应性、泛化能力和在未知攻击类型检测方面的高效性等优点，成为当前网络安全中一个热门的难点。

二、研究现状目前，国内外研究者在基于人工智能的网络入侵检测系统上取得了一些进展。

研究方法主要有以下几种：1. 基于异常检测的方法该方法是通过构建系统的正常行为模型，检测出不符合正常行为模型的行为。

异常检测主要依赖于系统能够构建出精确的正常行为模型，而且在高维空间中检测异常的成本较高，一旦建立了不合适模型，就可能导致大量错误的误报。

近年来，随着深度学习技术的发展，网络入侵检测基于异常检测的方法已经得到了广泛应用。

2. 基于特征选择的方法该方法是通过对与网络入侵相关的特征进行筛选和选择，提高检测的准确性和精度。

只有筛选出能够有效区分正常数据和攻击数据的特征才能有效提升检测效果。

目前，对攻击行为进行特征化的工作已经相对成熟，但是如何选择合适的特征仍然是一个难点。

3. 基于深度学习的方法该方法是利用深度学习技术对网络流量进行建模和学习，提取有效的特征以实现网络入侵的检测。

该方法高度依赖大量的训练数据和计算资源，但是在处理非结构化数据和大规模数据方面具有明显的优势，已经成为当前网络入侵检测领域的一个热点方向。

基于数据挖掘K—means算法的异常检测模型的研究与实现

基于数据挖掘K—means算法的异常检测模型的研究与实现【摘要】本文结合数据仓库的优势采用数据挖掘中的K-means算法，对经过标准化预处理的数据进行训练、分类，获得可用的入侵检测规则。

实验结果表明，K-means算法设计的异常检测模型可以作为预测和判断用户行为合法性的依据，并有较高的正确率，能降低系统的漏报率和误报率。

【关键词】K-means算法；入侵检测规则；用户行为；正确率引言入侵检测是当前流行的安全防御技术，一般可分为异常检测和误用检测两种类型[1]，异常检测主要用来发现未知的、可疑的攻击行为。

提高异常检测的性能可以降低入侵检测系统的漏报率和误报率。

数据挖掘K-means算法能高度自动化地分析原有数据，从中挖掘出潜在的模式，预测用户行为，对入侵行为重新划分，获得入侵行为规则。

从本文实验结果表明，其可以降低入侵检测系统的漏报率和误报率。

1.数据挖掘（Data Mining）数据挖掘就是要从大量的数据中整理出或挖掘出有用的知识，这些知识是隐含的、事先未知的具有潜在有用信息，它们可表示为概念、规则、规律、模式等形式[2]。

数据挖掘技术是一种决策支持过程，它主要基于人工智能（AI）、机器学习统计等技术，能从大量数据中提取或挖掘知识。

2.数据挖掘的K-means算法入侵检测模型需要高效、准确地处理海量的用户行为数据，并尽可能降低误判率、漏判率是判断一个入侵检测系统成功与否的标志。

聚类分析方法具有可伸缩性、高维性、能处理不同类型属性、可按各种约束聚类等优点，尤其适用大型数据库的模式分类[3]。

2.1聚类分析聚类按照“最大化类内相似性，最小化类间相似性”的原则，将数据对象分组为多个类或簇（cluster），同一个簇中的对象具有较高相似度，而不同簇间的对象差别较大，对象间的相异度根据对象的属性值计算。

给定一个有N个对象或元组的数据库，用聚类划分法构建数据的K个划分，每个划分表示一个聚簇，并且K≤N。

在聚类划分中，基于距离的分类采用度量方式，例如K-means、K-medoids等。