基于数据挖掘的入侵检测技术研究

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1、密级桂林电子科技大学硕士学位论文（全日制工程硕士）题目基于数据挖掘的入侵检测技术研究（英文）ResearchonIntrusionDetectionTechnologiesBasedonDatamining研究生学号:1108521110研究生姓名:刘鹏程指导教师姓名、职务:唐成华副教授申请学位门类:工程硕士学科、专业名称:计算机技术提交论文日期:2013年12月论文答辩日期:2014年3月万方数据独创性（或创新性）声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文

2、中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得桂林电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。本人签名：日期：关于论文使用授权的说明本人完全了解桂林电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属桂林电子科技大学。本人保证毕业离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为桂林电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论

3、文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。（保密的论文在解密后遵守此规定）本学位论文属于保密在____年解密后适用本授权书。本人签名：日期：导师签名：日期：万方数据摘要摘要网络正在向世界各地迅猛扩张，据一份统计资料[1]显示在2012年5月31日全球范围内Internet用户已达2,405,518,376人，这占到全球总人数的34.3%，在2000年到2012年之间Internet用户增长了566.4%且仍在持续增加，而与网络快速发展相伴的还有日益恶化的网络安全局势。在过去的十几年中，有大量的安全技术被应用到网络中如加密技术，

4、防火墙和入侵检测系统等，其中入侵检测系统在维持核心计算机系统和网络的高水平安全过程中发挥着越来越重要的作用。本文所做的工作主要有以下几点：(1).当前基于COFI-tree的频繁项集挖掘算法仍然依赖于FP-tree数据结构，在面对较大数据量或是较低最小支持度阀值时就会出现内存不足以支撑所需FP-tree数据结构及频繁项集生成的情况。本文将投影数据库技术应用到SDCOFI-tree算法中，以克服该算法对内存高需求的问题，最后在此算法所生成的频繁项集的基础上进行分类关联规则的挖掘。(2).本文利用基于投影数据库的SDCOFI-tree分类关联规则生成算法

5、构建入侵检测模型以解决在利用大量网络连接数据集求解频繁项集时所需内存不足的问题，同时，实验表明该入侵检测模型具有较高的检测率。(3).由于模糊C均值聚类算法易受初始聚类点选取的影响且聚类结果易陷入局部最优，本文利用遗传算法来缓解模糊C均值聚类算法的缺点所带来的不利影响达到改善聚类效果的目的。(4).通过利用基于遗传算法的模糊C均值聚类和支持向量机算法来构建入侵检测模型以获得更高的检测正确率。实验表明该入侵检测模型有较高的正确率和检测率，同时具有较低的误警率。本文的主要创新点如下：(1).将投影数据库技术应用到SDCOFI-tree算法中，以克服传统频

6、繁项集生成算法高内存需求的问题，尤其是面对较大数据集时，内存不足以装载所需算法所需的数据结构。(2).利用基于遗传算法的模糊C均值聚类和支持向量机来构建新型层次入侵检测模型，对网络连接的入侵检测进行量化以确定该连接的种类。(3).在以上研究内容的基础上实现了入侵检测模型训练的桌面应用系统，该应用系统主要用于入侵检测模型的训练。关键词：异常检测；误用检测；分类关联规则；支持向量机；模糊C均值聚类算法I万方数据AbstractAbstractWiththerapidgrowthoftheNetwork,youcanfinditinanycorneroft

7、heworld.Anestimationfromthestatistics[1]showsthatthereare2,405,518,376Internetusersworldwide,whichhas34.3percentoftheworld’spopulation.Between2000and2012,thenumberofInternetusersincreasedby566.4percentandcontinuestoincreasetoday,buttheNetworksecurity,followingit,becomeworseandw

8、orse.TheIDSisbecomingmoreandmoresignificanttomaintaint