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                                    基于數據挖掘的入侵檢測方法研究

                                      
                                    編號:99-583399 | doc 格式 | 1.17M | 50 頁
                                    基于數據挖掘的入侵檢測方法研究

                                    2.4萬字 50頁 原創作品,已通過查重系統


                                    摘要

                                    二十一世紀以來隨著計算機技術的快速發展與Internet在全球的普及化,互聯網的運用已經落戶于千家萬戶了。同時網絡安全方面的問題也逐漸變得越來越嚴重了。解決網絡安全問題的措施有很多種其中新興的入侵檢測系統 (Intrusion Detection System,IDS)逐漸成為了重要防護手段。
                                    然而,目前的入侵檢測產品中存在著許多安全隱患,例如:誤報率較高,檢測效率比較低,對未知和變種的復雜攻擊沒有太好的沒有辦法等,所以把一種新的技術——數據挖掘(Data Mining)融入到入侵檢測中,形成一種更加安全高效的基于數據挖掘的入侵檢測系統是很有必要的。
                                    本論文首先對課題的研究背景做了介紹,然后在后面著重介紹了入侵檢測技術和它的兩種主要的檢測方法,然后介紹了數據挖掘技術及其四中分析算法。在后面接下來又詳細介紹了關聯規則中經典的Apriori算法并針對其兩個缺點進行了改進和舉例進行了說明和驗證,使得檢測效率得到了提高。最后根據以上介紹知識設計了一個在改良的Apriori算法分析的基礎上的入侵檢測系統模型模型,模型由六個主要的模塊組成,對其一一進行了介紹,并做了性能提升的分析。然后又從入侵行為中挑選DOS(拒絕服務)攻擊,對其檢測過程做了說明,根據入侵數據的特征屬性進行分,檢測引擎可以判別出其是什么攻擊,從而做到快速響應,實時的對網絡進行保護。



                                    關鍵詞: 入侵檢測 數據挖掘 Apriori算法
                                      
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