数据挖掘技术在入侵检测中的应用——Apriori算法研究

"这篇文档是关于基于数据挖掘技术的入侵检测模型的研究，特别是Apriori算法的应用。作者张浩在赵丽老师的指导下，探讨了如何使用数据挖掘算法，特别是关联规则算法，结合击键韵律和其他检测技术，构建入侵检测模型。模型的目标是通过用户的键盘和鼠标行为模式来识别异常行为，以此提升网络安全防护能力。" 文章首先介绍了当前入侵检测系统的局限性，主要集中在误用检测方法上，这种方法对新式攻击和内部攻击者的检测能力有限。为解决这些问题，异常检测技术应运而生，其中数据挖掘技术是重要的手段之一，包括关联规则、序列规则、联结分析和分类算法等。 数据挖掘，即从大量数据中发现有价值信息的过程，起源于1989年的国际会议。它在入侵检测中的应用主要体现在两方面：一是发现新的攻击模式，二是更好地描绘正常用户的行为。Apriori算法作为关联规则挖掘的一种，常用于找出数据集中频繁出现的项集，从而识别潜在的规律或模式。 在该研究中，Apriori算法被用来建立用户的行为模式库，包括键盘行为和鼠标行为模式。通过这些模式，可以建立用户行为的基线，当实际行为偏离基线时，可能表示有异常活动，即可能存在入侵。这种方法的优势在于利用了生物特征——击键韵律和鼠标使用习惯的差异性，这些差异在不同用户间是独特的，能帮助识别非正常行为。 此外，模型结合了分类算法（例如决策树、神经网络等）和漏桶算法进行实时检测，分类算法用于预判行为类别，漏桶算法则用于限制处理速率，防止被大量快速事件淹没，确保系统反应的及时性和准确性。 这篇文档深入研究了如何将数据挖掘技术，特别是Apriori算法，应用于网络安全领域，以增强入侵检测的效率和准确度，针对当前安全系统的不足提供了解决方案。通过分析用户的行为模式，尤其是击键韵律和鼠标使用习惯，能够创建一个更加动态且适应性强的入侵检测系统。这种方法不仅可以检测未知攻击，还能够对内部攻击者的行为进行有效监控，提升了网络安全的防御水平。