数据挖掘技术在异常入侵检测系统中的应用研究

"通信与网络中的基于数据挖掘技术的异常入侵检测系统研究" 通信与网络安全是信息化社会中不可或缺的一部分，而入侵检测系统（IDS）在其中扮演着关键角色。IDS通过对系统活动的实时监控，识别并防御潜在的恶意行为。在本文中，作者探讨了一种创新的异常入侵检测系统——ANEIDSDM，该系统利用数据挖掘技术来增强对未知攻击的检测能力。 IDS主要分为两种类型：异常检测系统和误用检测系统。误用检测系统依赖于已知攻击签名或特征，一旦发现匹配，就标记为入侵。然而，这种方法对新出现或未曾预见的攻击往往无能为力。相比之下，异常检测系统则通过建立系统正常行为模型，对比当前活动以识别偏离正常行为的异常活动，因此更擅长于发现新型和未知的攻击。 ANEIDSDM模型采用了数据挖掘的策略来提升异常检测的效率和准确性。在模型中，数据信息首先被收集，这可能涉及到主机、网络或两者相结合的信息源。然后，经过预处理，数据被转化为数据项集S，并进一步分为高频繁集和低频繁集。高频繁数据项集随后用于生成数据模式集O，这些模式可以揭示潜在的入侵行为模式。 数据挖掘的过程涉及对数据模式集的深入分析，生成数据规则集Q。这些规则是异常检测的基础，它们定义了正常行为和异常行为之间的界限。为了提高检测的效率和精确性，规则集Q会经过二次数据挖掘，形成分类规则集，最终构建出规则库K。这个规则库是ANEIDSDM系统的核心，它能够对新数据进行快速有效的异常判断。 经过多轮训练和优化，ANEIDSDM系统能够不断学习和适应新的网络环境，提高对未知入侵的识别率。这种基于数据挖掘的异常入侵检测系统在通信与网络领域具有广泛的应用前景，因为它不仅能够增强传统IDS的防护能力，还能有效应对不断演变的网络威胁，为网络安全提供更加智能和动态的保障。 通过ANEIDSDM模型，研究人员和工程师可以更好地理解和应对网络攻击的复杂性，从而设计出更强大的安全防护措施。这种技术的发展对于保护个人隐私、企业数据以及关键基础设施的网络安全至关重要，是未来信息安全研究的重点方向之一。