ANEIDSDM：数据挖掘驱动的异常入侵检测系统

"基于数据挖掘技术的异常入侵检测系统研究" 在网络安全领域，入侵检测系统（IDS）扮演着至关重要的角色，它通过监控系统和网络资源来预防和检测潜在的非法活动。IDS主要分为两类：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特征库，对匹配这些特征的攻击进行识别，但对未知攻击或新型攻击的防御能力有限。相反，异常检测系统则通过对系统行为的持续学习和分析，发现与正常行为模式显著偏离的活动，从而有效检测未知攻击。 本文重点探讨了一种创新的异常入侵检测系统——ANEIDSDM（A New Exception Intrusion Detection System based on Data Mining），该系统利用数据挖掘技术来提升异常检测的效率和准确性。数据挖掘是一种从大量数据中发现有价值信息的过程，它包括预处理、模式识别和知识提取等多个阶段，非常适合于构建动态的行为模型以识别异常行为。 在ANEIDSDM模型中，数据信息的异常性由数据评估机制决定。这一机制基于相似度、支持度和置信度等标准来判断数据是否符合正常行为模型。数据信息的收集可以是基于主机的，也可以是基于网络的，甚至可以是两者的结合。信息采集后，会经过预处理，生成数据项集S，进一步分为高频繁集和低频繁集。高频繁数据项集用于模式分析，产生数据模式集O，进而形成数据规则集Q。这些规则是通过数据挖掘规则过程生成的，它们构成了检测的基础。为了优化检测效果，规则集Q还会被进一步分类分析，形成分类规则集，最终构建规则库K。 经过多轮训练，ANEIDSDM能够不断调整和完善其规则库，以适应不断变化的网络环境和攻击手段。这种基于数据挖掘的异常检测系统能够在未知攻击面前提供更强的防御能力，因为它是基于行为模式而非静态特征来识别威胁的。此外，随着数据挖掘算法的持续改进，系统的检测精度和响应速度也会得到提升，这对于应对日益复杂和多变的网络安全挑战至关重要。 ANEIDSDM模型体现了数据挖掘技术在网络安全领域的应用潜力，它通过分析系统行为模式来识别异常，提高了对未知攻击的检测能力，从而增强了整体网络安全防护体系的有效性。在未来的研究中，这种技术可能会进一步发展，以应对更加复杂的网络攻击和更为智能的恶意行为。