基于数据挖掘的入侵检测系统研究

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1、华南理工大学硕士学位论文基于数据挖掘的入侵检测系统研究姓名：唐德玉申请学位级别：硕士专业：计算机软件与理论指导教师：齐德昱20041101摘要摘要伴随着网络的发展，产生了各种各样的问题，其中安全问题尤为突出。入侵检测系统(IDS,IntrusionDetectionSystem)是保护网络女全的关键技术和重要手段。操作系统的日益复杂和网络数据流量的急剧增加，导致了审计数据以惊人速度剧增，如何在海量的审计数据中提取出具有代表性的系统特征模式，以对程序和用户行为作出更精确的描述，是实现入侵检测的关键。将数据挖掘技术用于入侵检测领域，是实现IDS智能化的重要手段，其主要思想是利用数据挖掘

2、中的关联分析、序列模式分析、聚类分析、分类分析等算法提取相关的用户行为特征，并根据这些特征生成安全事件的分类模型，应用于安全事件的自动鉴别。本文首先介绍了数据挖掘技术的热点和入侵检测系统发展状况。阐述了入侵检测的分类，入侵检测方法，入侵检测模型，对入侵检测的异常检测和误用检测进行了对比，给出两类方法的优点和缺点。然后简介了CIDF提出的一个入侵检测系统的通用模型。然后，介绍了数据挖掘研究的内容，数据挖掘的功能，数据挖掘常用技术，数据挖掘工具，数据挖掘的步骤和流程，使用数据挖掘的入侵检测技术，提出了一种可能的基于网络的数据挖掘入侵检测系统模型。其次，也是本文的重点，对基于数据挖掘的入

3、侵检测系统的相似度聚类分析方法，序列模式分析，分类算法分析。提出相似度聚类分析算法的改进和实验;实验了序列模式挖掘算法(SPM-ID),GSP算法、Aprior算法。改进了序列模式挖掘算法(SPM-ID)的性能、适应性、可扩展性;提出了一种新的挖掘松散的间断序列模式的算法，使用网络包进行实验和分析;分类算法在入侵检测系统的应用，使用决策树对分类算法进行了实验和分析。最后，提出了一种新的IDDM入侵检测系统。一种网络型的数据挖掘检测系统，使用CIDF模型，整个系统由监控系统(MS)、数据处理子系统(DPS)、决策子系统(DS)偏差分析引擎和决策引擎组成。数据处理子系统中，将收集到的网

4、络包进行预处理，再用相似度聚类算法、序列模式算法、分类算法找到异常规则集，使用规则集来检测常用入侵，从而确定是否为入侵。本文只实验检测DoS,Probe,R21,U2:这四种入侵，将找到的新入侵异常记录加到合并集中，以后做为检测新的入侵。关键字:数据挖掘;相似度聚类分析;序列模式分析;分类算法分析;IDDM;华南理}_人学硕十学位论文AbstractWiththedevelopmentofcomputernetwork,whichbringupvariousproblem,especiallythesecurityproblem.IntrusionDetectionSystem(I

5、DS)canprotectthenetworksecurity,whichisanimportanttechnologyandmethod.Withthecomplexoperatingsystemandtherapidincreaseofnetworkdataflow,whichleadtorapidincreaseofauditdata.Howtodistilltherepresentativecharacteristicmodelofsystemfromgreatauditdata,sotodescribeaprogramandauserbeh-avioraccurately

6、,whichiscriticalsegmentforachievingaIntrusionDetectionSystem.DataminingtechnologyusedintheIntrusionDetectionrealmisaimportantmethodtoachieveintelligentizeIDS,themainideainwhichisthatusingassociateanalyse,sequencepatternanalyse,clusteranalyseandclassifyanalysearithmetictodistillrelateduserbehav

7、ior,andbythischaracterproducedsecurityeventmodel,andapplyingtosecurityeventofautomaticdistinguishing.Inthispaper,firstlyweintroducedthedataminingtechniqueheatandthedevelopmentofIntrusionDetectingSystem.ThanwesetforththeclassifyofIntrusi