数据挖掘技术在入侵检测中的Apriori算法应用

"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。作者张浩在信息技术与工程学院的《入侵检测与防火墙技术》课程中，探讨了异常检测技术，尤其是数据挖掘技术在入侵检测中的潜力。文章指出，传统的误用检测方法对新式攻击和内部攻击者的行为检测不足，而异常检测技术能够弥补这一缺陷，数据挖掘技术如关联规则、序列规则、联结分析和分类算法等在这一领域展现出优势。Apriori算法作为一种关联规则学习方法，被用于构建用户的行为模式库，以检测异常键盘和鼠标行为。" 文章首先介绍了入侵检测的背景和现状，指出误用检测方法的局限性，如无法应对未知攻击和内部攻击者的行为。接着，异常检测技术被提出作为解决方案，特别是数据挖掘技术，它能在无需系统安全专门知识的情况下检测入侵。数据挖掘包括关联规则、序列规则、联结分析和分类算法等多种方法，这些在构建入侵检测系统时非常有效。 数据挖掘技术中的Apriori算法是文章的重点。Apriori算法是一种经典的关联规则学习算法，它通过查找数据库中频繁出现的项集来发现项之间的关联性。在入侵检测模型中，Apriori算法可以用于构建用户的行为模式库，包括键盘和鼠标的行为特征。每个用户的行为模式被看作是独特的生物特征，这些模式可以作为识别正常和异常行为的基础。通过实时检测和比对这些模式，可以有效地识别出可能的入侵行为。 此外，文档还提及了击键韵律的概念，这是由RickJoyce和GopalGupta提出的认证手段，已被证明在区分不同用户方面具有有效性。作者将这一理论扩展到鼠标使用行为，进一步丰富了数据挖掘的检测特征。 这篇文档深入探讨了如何利用数据挖掘技术，特别是Apriori算法，来构建和应用异常检测模型，以提升网络安全防御能力，特别是针对新型和内部攻击的检测。通过用户行为模式的建模和实时检测，该模型有望提高入侵检测的准确性和全面性。