基于关联规则改进算法的数据库入侵检测系统研究

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1、华中科技大学硕士学位论文摘要计算机网络的快速发展使得网络数据共享的应用越来越广泛，同时也使得数据系统的安全管理变得越来越困难。随着攻击者技术的日趋成熟、攻击工具与手法的日趋复杂多样化，单纯被动的静态安全防御策略已经无法满足需要。入侵检测技术就是适应这种需要产生的一种相对主动的防御技术，它通过检测网络和系统内部的数据和活动，发现可能的入侵行为，并进行报警或主动切断入侵通道，不仅可以防止外部的入侵，还可以检测内部的非法使用者。数据挖掘是近年来入侵检测中的常用技术，它能发现隐含的有用信息，并对未来进行预测，可以更好的改进入侵检测的效率。因此，研究数据挖掘在数据库安全维护中的应用，具有

2、重要的理论和实际意义。本文首先论述了数据库安全技术及其研究现状，以及当前数据库面临的安全威胁，探讨了入侵检测在数据库安全维护中的重要作用，并对常用的入侵检测技术进行了比较。然后，结合数据挖掘技术在数据库入侵检测中的应用，阐明了数据挖掘技术在入侵检测中的优势，描述了数据挖掘的分类和过程，分析了数据挖掘的方法和技术，并对其性能进行了评估；针对数据挖掘技术中最有代表性的关联规则经典算法——Apriori算法，分析了其存在的不足，提出了基于有序Hash表的关联规则改进算法，并应用于数据库的关联规则挖掘中。实验证明，经过改进的算法既减少了搜索项目的占用时间，提高了挖掘关联规则的效率，又减

3、少了挖掘过程中候选项目占用的存储空间，节省了系统硬件资源。最后，为了检验算法改进的实际价值，将改进算法应用到数据库入侵检测系统中，实现数据库的安全防护，通过仿真得到了较好的实验结果，在入侵检测率和正确率上达到了基本安全级别的要求。关键词：数据库入侵检测数据挖掘关联规则Apriori算法哈希表I华中科技大学硕士学位论文AbstractTherapiddevelopmentofcomputersciencemakesdatacommunionbecomemoreandmoreabroad.Meanwhile,themanagementofdatabasesystemismorean

4、dmoredifficult.Withintruders'developingskillsandmorecomplexattacktools,theonlystatisticdefendingmodeisnotsufficient.IntrusionDetectionwhichcandefendforwardlyistherighttechnologytomeettheneeding.Bydetectingnetworkandsysteminteriordataandactivity,thistechnologycanfindtheimpossibleintrusionacti

5、vityandalarmorcutdowntheconnectionwiththeintruder.IntrusionDetectionnotonlycankeepawaytheexteriorintrusion,butalsocandetecttheinteriorillegaluser.DataMiningisthecommontechnologyinIntrusionDetectiontheseyears.ItcanfindthepotentialusefulinformationtoforecastthefuturesothatitimprovedIntrusionDe

6、tectionefficiencydistinctly.SodoresearchofDataMiningapplyinginmanagingDatabaseSafetyistheoreticallyandpracticallysignificant.Thispaperfirstlysummarizedthedatabasesafetytechnologyandpresentresearchactualitytoindicatethesafetythreatenstodatabase,anddiscussedtheIntrusionDetectiontechnology'simp

7、ortantvalueinmaintainingdatabasesafety,andcomprisedwithseveralfamiliarIntrusionDetectiontechnologies.ThenrelatedwithDataMiningapplyinginIntrusionDetection,thispaperindicatedtheadvantagesofDataMininginIntrusionDetection,explainedthesortsofDataMining