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1、基于数据挖掘的入侵检测系统在校园网中的应用【摘要】随着网络技术的不断发展,很多高等院校都在进行校园信息化建设,随之而来的校园网的安全问题显得日益重要。校园网的特点是用户数量大、上网时间长、在线用户比率高、网络应用复杂、管理策略复杂、存在容易引起海量访问的各种服务器。校园网的安全问题己经成为一个不容忽视和函待解决的课题。入侵检测技术自20世纪80年代早期提出以来,经过20多年的不断发展,从最初的一种有价值的研究想法和单纯的理论模型迅速发展出种类繁多的各种实际原型系统,在近10年内涌现出许多商用入侵检测系统产品,已经成为计算机安全防护领
2、域内不可缺少的一种重要的安全防护技术。目前,相关研究己经成为网络安全领域的热点课题。但是当前市场上存在的商业NIDS,大多比较复杂,比较难以掌握,而且比较昂贵,对于校园网而言是无法承受的。本课题针对校园网的特点和要求设计并构建了一种新的基于数据挖掘的Snort入侵检测系统。主要任务包括:在校园网中布置安装Snort服务器和软件;根据实际需求配置入侵检测系统;开发基于Snort的网络完全应用程序;根据网络面临的安全问题设置Snort规则并添加到规则库;检测入侵检测系统的性能。将数据挖掘技术应用到入侵检测中,把... 更多还原【Abst
3、ract】Withthecontinuousdevelopmentofnetworktechnology,manycollegesanduniversitiesareconductingcampusinformationconstruction,followedbythecampusnetworksecurityissuesbecomeincreasinglyimportant.Campusnetworkischaracterizedbytheusertrafficflow,Internetalongtime,on-linepene
4、trationrateinthehighcomplexityofnetworkapplications,causingmassiveaccesstoavarietyofservers.Campusnetworksecurityissueshasbecomeacannotbeignoredandthelettertoberes... 更多还原【关键词】数据挖掘；入侵检测；K-Means算法；Snort；校园网；【Keywords】datamining；intrusiondetection；K-MeansAlgorithm；Snort；
5、campusnetwork；【索购全文】Q联系Q：138113721Q联系Q:139938848付费即发摘要4-5Abstract5第1章绪论8-111.1课题背景和研究意义8-91.2国内外研究现状9-101.3本文的研究内容及章节安排10-11第2章入侵检测技术与Snort入侵检测系统11-252.1入侵检测的概念11-122.2入侵检测系统的架构及过程12-132.3入侵检测系统的分类13-172.3.1主机入侵检测系统13-152.3.2网络入侵检测系统15-162.3.3混合分布式的入侵检测系统16-172.4入侵检测的方
6、法17-212.4.1特征检测17-202.4.2异常检测20-212.5Snort入侵检测系统21-242.5.1Snort简介212.5.2Snort工作流程21-232.5.3Snort优缺点分析23-242.6本章小结24-25第3章数据挖掘及其在入侵检测中的应用25-363.1数据挖掘技术概述25-273.1.1数据挖掘的概念253.1.2数据挖掘的过程25-263.1.3数据挖掘的主要功能26-273.2数据挖掘分析方法及其在入侵检测中的应用27-313.2.1关联分析273.2.2序列分析27-283.2.3聚类分析2
7、8-303.2.4分类分析30-313.3基于数据挖掘的入侵检测系统的主要优点31-323.4K-Means算法32-353.4.1K-means算法简述32-333.4.2K-means算法的不足及改进333.4.3改进的K-means算法33-353.5本章小结35-36第4章基于数据挖掘的Snort入侵检测系统及其在校园网中的应用36-414.1Snort入侵检测系统框架36-374.1.1设计思想36-374.1.2模块功能简述374.1.3工作流程374.2核心模块设计37-394.2.1聚类分析模块37-384.2.2预
8、检测引擎384.2.3特征提取器38-394.3入侵检测系统在校园网中的部署39-404.4本章小结40-41结论41-42参考文献
