基于数据挖掘的入侵检测方法及系统研究

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1、中国农业大学博士学位论文基于数据挖掘的入侵检测方法及系统研究姓名:齐建东申请学位级别:博士专业:农业电气化与自动化指导教师:陶兰20030601中国农渡丈学簿士学垃论文AbstractIntrusiondetectionsystemqDS)playsimportantrolesintheinformationsecurityarchitecture。Thecomputercriminalismoreandmorepressinganddangerousnowadays,whichposesurgentdemandsontheperf

2、ormanceofID&ThebigshortcomingofculTentIDSisunabletodetectintrusionbehaviorquicklywhenfacinglargeamountofauditdata,unabletodetectnewtypeofattacks,andhighfalsepositiveratewhichinfluencegreatlytheperformanceof/DS.Anewintrusiondetectionapproachwasputforwardinthisdissertati

3、onandaNetwork-basedAnomalyIntrusionDetectionSystem(NAIDS)wasimplementedbasedonthoseapproaches.Basedonthedetailedandcomprehensivestudyondataminingbasedintrusiondetectiontechniques,NAIDSapplytheassociationroleandclassificationtechniquesintodetectingintrusionbehavioramong

4、networkauditrecordfromanewperspective。Aspecttoassociationrulesmining,constructingtwominingmodes:staticmininganddynamicmining;implementingtwolevelmining:single*levelmininganddomain~levelmining.Aboutclassificationengineering,themainstreamclassificationtechniqueswelgcompa

5、redthroughthoroughlyexperiments,andsomeimprovementwasmadetodecisiontreetowardtheconcreteproblem,whichmakeNAIDSdetectsomenewtypeattacksandthiskindofcapabilityembodiestheadvantageofanomalydetectionovermisusedetection;incrementalminingapproachwasputforwardwhichdetectonewi

6、ndowdataamount,insteadofbatchoftc∥iprecord,whichwasverysuitabletoon—lineminingandmakeNAIDSbehilghreal-timeperformance.Researchworkondataminingbasedintrusiondetectionapproacheswhichhasbeendonebelongstothefieldofmisusedetectioninnature,associationrulesandfrequentepisodes

7、miningaimtodescribetheintrusionsignature.therulerclassifierwasusedtOmainlydetectintrusionbehaviorNAIDSisthefimtdataminingbasedanomalydetectionsystem,thefirstintrusiondetectionsystemwhichlowerfalsepositiveratebyclassificationengineering,thefirstintrusiondetectionsystemw

8、hichputforwardslidingwindowstechniquestocarryoutincremental,on-linemining。Inprincipal,dynamicslidingwindowmakeNAIDSha

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