数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用研究

"这篇硕士学位论文由吕智勇撰写，王燕教授指导，于2006年在哈尔滨工程大学完成，主题聚焦于基于数据挖掘的入侵检测系统的研究。论文探讨了如何利用数据挖掘技术来有效地检测网络入侵行为，强调了在网络安全中的重要性和紧迫性。" 入侵检测系统（Intrusion Detection System, IDS）是网络安全防护的重要组成部分，它能够实时监控网络活动，识别并响应潜在的攻击。随着网络技术和应用的快速发展，入侵行为日益复杂多样，传统的防御手段已经无法满足需求。因此，基于数据挖掘的入侵检测系统成为了研究热点。 数据挖掘是一种从大量数据中发现有价值信息和知识的过程。在入侵检测中，数据挖掘可以用于发现异常模式、构建规则和更新特征。论文中提到，关联规则和序列模式被用于数据采集、特征建立和更新。关联规则揭示了不同事件之间的关联性，而序列模式则关注事件发生的顺序，这些都可以帮助识别入侵行为的规律。 论文的主体分为三个部分。第一部分介绍了网络攻击的背景和类型，IDS的基本架构、功能和分类，并深入探讨了数据挖掘的基础理论，包括基本概念和相关挖掘算法的改进。这部分为后续研究奠定了理论基础。 第二部分重点讨论了入侵检测系统的设计和数据挖掘在入侵检测中的应用。提出了结合主机、网络检测以及异常和误用检测的混合型系统结构。论文中引入了轴属性和参考属性，以优化挖掘过程，同时通过规则和模式的合并与概括提升规则的准确性和泛化能力。对于低频属性的处理，论文提出了一种基于宽度的逐层近似挖掘算法，以应对数据稀疏性问题。 第三部分，论文对DARPA提供的实际网络数据进行了深入分析，并实施了基于连接记录的误用检测和用户行为的异常检测，从理论与实践两个层面探索了入侵检测系统的实现技术。 关键词涵盖了入侵检测、数据挖掘、关联规则和序列模式，这些都是论文核心研究的领域和技术手段。 这篇论文对理解数据挖掘在网络安全领域的应用提供了深入见解，特别是在入侵检测系统设计和优化方面，对于提升网络防御能力具有重要的理论和实践价值。