基于数据流挖掘的入侵检测系统的研究与应用

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1、南京航空航天大学硕士学位论文基于数据流挖掘的入侵检测系统的研究与应用姓名：谭建建申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：郑洪源2010-12南京航空航天大学硕士学位论文摘要入侵检测软件在现在的安全软件中占有重要的地位。近十年来，数据挖掘技术在入侵检测系统中得到广泛的研究。随着实际的要求和技术的进步，现在的网络速度越来越快，因此网络数据大多以数据流的形式存在，如何从数据流中获取知识也变得越来越重要，面向数据流的挖掘技术的优势逐渐显示出来。将数据流挖掘技术应用到入侵检测系统中，有着如下优势：网络数据流是实时到达的，对实时数据进行处理，发现其中隐藏的模

2、式，能够提高入侵检测系统的实时性；能够检测出未知类型的或者已知类型的变种的入侵行为。所以，利用面向数据流的数据挖掘方法来提取入侵特征、建立检测模型，无疑是实现入侵检测自动化的一条重要途径。由于数据流环境的特殊性，在数据流中提取知识，挖掘有用信息相比在数据库环境下要困难的多，其中面临的挑战主要有两个：一是概念漂移的处理，数据流中隐藏的模型或者知识的定义可能是随着时间变化的，如何发现这种变化并作出反应是一个非常值得探讨的问题。二是对算法效率的要求，由于现在的高速网络非常快，数据量是无限的，并且网络数据一般是高维的，如何快速并且有效的对数据进行处理也同样值得深

3、入研究。另外，如何将数据流挖掘算法实际应用到入侵检测系统，充分发掘数据流挖掘的优势，也是摆在当前的一个问题。本文做的工作主要有以下几个方面：提出了基于数据流挖掘的入侵检测模型，在这个模型中数据流管理系统处在核心地位，面向数据流的挖掘算法都是应用在这个系统中，在模型中使用数据流管理系统可以实现对网络数据的统一管理，也更加有利于数据流挖掘算法在入侵检测中的应用。将Hoeffding树算法做了改进，将其应用到了数据流环境，然后将其和感知器分类方法和朴素贝叶斯方法融合到了一起，提高了算法的分类精度；另外，在这个算法中使用了ADWIN滑动窗口技术，实验表明这个算法

4、对于概念漂移的检测能力非常好。本文提出了一种基于信息熵降维的混合属性数据流聚类算法，这个算法采用信息熵的方法进行特征选择，采用频度矩阵的方式来处理名词属性，对聚类簇的设计采用了可加减的数据结构，适应了数据流挖掘算法对有限内存的要求。实验表明这种算法能够有效处理高维的混合属性数据流，对于数据流的中的异常点检测效果也非常好。在本文的最后，对经典的入侵检测系统Snort进行了扩展，将上面两章中提到的算法应用到了入侵检测模型中，采用从传统入侵检测系统中得到的正常数据流来指导聚类算法，和数据流分类算法结合在一起，使模型能够对传统的入侵检测模型作出更新，检测出未知类

5、型的入侵或者攻击方式。关键字：入侵检测；数据流挖掘；信息熵；Hoeffding界；概念漂移I基于数据流挖掘的入侵检测系统的研究与应用ABSTRACTIntrusiondetectionsoftwareplaysanimportantroleinthesecuritysystems.Overthepastdecade,datamininginintrusiondetectionsystemhasbeenextensivelystudied.Withtheactualrequirementsandtechnologyadvances,thecurrentne

6、tworkspeedfasterandfaster.Therefore,thenetworkdataaremostlyintheformofdataflow,howtoacquireknowledgefromthedatastreamisalsobecomingincreasinglyimportant,theadvantageofdatastreamminingtechnologygraduallydisplayed.Applydatastreamminingtechniquestointrusiondetectionsystem,hasthefoll

7、owingadvantages:ImprovetheReal-timecapabilityofintrusiondetectionsystem.Itcandetectunknownintrusiontypes.Therefore,theuseofdataminingmethodstoextracttheflowcharacteristicsoftheinvasion,establishofdetectionmodel,isanimportantwaytoautomatedintrusiondetection.Inthedatastreamenvironm

8、ent,therearetwomainchallenges:First,fort