小波聚类算法在入侵检测中的应用

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李 云 刘学诚
（ Ｉ学 院 数 学 与 系 统 科 学 系 ｉ 东 泰 安 ２ １２ ） 泰 １ １ ｈ ７０ １
摘 要
提 出一种基 于小波聚类的入侵检测算法 ， 该算法包括量化特征 空 间、 小波 变换、 聚类 、 形成查找 表， 以及按 照一定的比例
参 数 检 测 出入 侵 行 为 。 试 验 结 果 证 明 ， 算 法 不 受 噪 声 影 响 ， 此 对输 入 顺 序 不 敏 感 ， 而且 不 需 要 关 于 簇 数 量 的先 验 知 识 ， 效 地 提 高 了 有
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入 侵 检 测 技 术 主要 分 为两 类 ， ： 常 检 测 和 误 用 检 测 。误 即 异
用检测 首先要建立 攻击 模 式库 ， 网络 数据 进 行过 滤 ， 对 检测
是 否 含 有 与 攻 击 模 式 库 匹 配 的入 侵 行 为 标 识 ， 优 点 是 准 确 率 其
表示 ， 中特征空间的每 一维与 一个特 征 （ 其 数字属性 ）相对应 。
对 于 ｄ个 数 字 属 性 的对 象 ， 征 向量 为 ｄ维 特 征 空 间 的一 个 点 。 特 特 征 空 间 一 般 不 统 一 地 由特 征 向量 表示 。 聚 类 数 据识 别 稀 疏 和
的入侵行为 ， 于保证 系统和 网络资源 的安 全显得十分重要 。 对
的聚类分析技术进行研究 和实现。应用信号处理多维数据主要 是 因为多维数据对象 可以在 ｄ维特征 空间表示 。 空间对 象的数 字属性可 以由特征 向量表 示 ， 向量 的每个 元素都 与一个数 字属
性 或 特 征 相 对 应 。 些 空 间 数 据 的 特 征 向 量 可 以 在 特 征 空 间 中 这
第２ ７卷 第 ６期
２１ ０ ０年 ６月
计 算机应 用与软件
Ｃｏ ｕｔｒＡｐ ｌｃ ｔｏ ｓ ａ ｄ Ｓ ｆｗａ ｅ ｍｐ ｅ ｐ ｉ ａｉｎ ｎ ｏ ｔ ｒ
Ｖ０ ＿ ７ Ｎｏ ６ ｌ２ ．
Ｊｎ ０ ０ ｕ ．２ １
小 波聚 类 算 法 在 入 侵 检 测 中 的应 用
本文在 分析经典 聚类算法 的基础 上 ， 着重对 基于小 波分析
０ 引 言
随着 网络技术 和网络规模 的不断 发展 ， 网络 入侵 的风险 和
机会也越来越 多 ， 络 安全 已经 成 为一 个全 球性 的重 要 问题 。 网 在 网络 安 全 问题 日益 突 出 的今 天 ， 何 迅 速 Leabharlann Baidu 效 地 发 现 各 类 新 如 有
ｖ ｃｏ ｍｅ ｉｎ， ｖ ｅ ｒ ｎｓｏｒ ， ｌ ｓｅ ｉ ｂｕ ｌ ｎ ｈｅｈ ｏ ｕ ｔｂ ｅ，ａ ｌ ｓｄｅｅ ｔｎ ｈｅ ｉｔｕ ｉ ｎ ｂ ｈａ ｏ ｒａ ｃ ｒ ｎ ｏｃ ｒａ ｎ ｐ ｏ ｅ ｔｒｄｉ ｎｓｏ ｗａ ｅｌｔｔａ ｆ ｍ ｃ ｕ ｔｒｎｇ， ｉｄｉｇ ｔ ｏ ｋ ｐ ａ ｌ ｓｗｅ ｌａ ｔ ｃｉ ｇ ｔ ｎ ｒ ｓｏ ｅ ｖｉｕ ｃ ｏ ｄｉｇ ｔ ｅ ｔｉ ｒ —
检测率 ， 降低 了误 警 率 。
关 键 词
网络 安 全 入 侵 检测 聚 类 分 析 小 波 变换
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