Snort平台数据挖掘技术在入侵检测中的应用研究

"Snort平台下检测插件技术的研究与实现" 本文主要探讨的是在Snort平台上如何进行检测插件的技术研发和实现。Snort是一款开源的网络入侵检测系统（NIDS），它以其轻量级的设计和插件化的功能模块而闻名，能够适应不同用户的特定需求。论文作者李秦在攻读计算机软件与应用硕士学位期间，由导师曹敬指导，对Snort的插件技术进行了深入研究。 在入侵检测领域，数据挖掘技术被广泛应用于分析大量网络数据，以识别潜在的入侵行为。论文首先概述了数据挖掘中的频繁模式挖掘算法，这是数据挖掘的一个重要分支，用于发现数据集中频繁出现的模式。作者分析了这些算法的实现、现状及存在的问题，并基于频繁项目表的概念，设计并实现了一种快速的频繁模式挖掘算法。 论文的核心应用之一是将此算法用于拒绝服务（DoS）攻击的检测。通过实时追踪网络流量，该插件能够识别出与预定义特征不匹配的异常流量，从而可能检测到黑客的扫描活动。此外，作者还研究了Sendmail（一个常见的邮件传输代理）进程中的系统调用号之间的关联关系，构建了正常行为和异常行为的序列库。通过频繁模式挖掘，可以找出区分正常进程和异常进程的特征模式，进一步生成满足一定置信度的分类规则，以此来检测进程序列中的入侵行为。 关键词涉及的关键技术包括入侵检测、Snort平台、数据挖掘、频繁模式树、频繁项目表、拒绝服务攻击以及Sendmail的相关安全问题。这篇论文不仅展示了数据挖掘在入侵检测中的潜力，还为Snort的插件开发提供了实际的案例和方法，对于提升Snort的检测能力和定制化程度具有重要的理论与实践价值。