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《基于apriori的入侵檢測系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、華北電力大學(xué)（保定）碩士學(xué)位論文基于APRIORI的入侵檢測系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)姓名：吉雪蕓申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：計算機技術(shù)指導(dǎo)教師：朱有產(chǎn)2011-03華北電力大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要時至今日，網(wǎng)絡(luò)安全問題日益嚴重，入侵檢測系統(tǒng)（ＩＤＳ）在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的應(yīng)用范圍也將日益廣泛。在對入侵檢測技術(shù)的主要研究中，誤用檢測對攻擊有較好的檢測率，但需要隨時更新入侵規(guī)則庫，且不能發(fā)現(xiàn)未知攻擊，造成誤報；異常檢測能夠發(fā)現(xiàn)未知攻擊，但是理論尚未成熟。同時，隨著網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)流的流量增大以及硬件條件的提高，傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)需要加入并行計算能力以提高入侵檢測速度以及性能。本文針對上述問題進行了以
2、下研究： 對聚類分析以及關(guān)聯(lián)規(guī)則在入侵檢測中的應(yīng)用進行了研究；設(shè)計了一種基于數(shù)據(jù)預(yù)處理，使用Ａｐｒｉｏｒｉ算法生成規(guī)則庫的入侵檢測系統(tǒng)模型；設(shè)計并實現(xiàn)了入侵檢測系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)預(yù)處理子模塊，主要包括對原始數(shù)據(jù)記錄的字段選擇、對數(shù)據(jù)記錄的標準化處理，聚類對象的聚類分析以及數(shù)據(jù)記錄的歸一化處理；對關(guān)聯(lián)規(guī)則中的Ａｐｒｉｏｒｉ及其改進算法進行了分析，實現(xiàn)了基于Ａｐｒｉｏｒｉ的入侵檢測系統(tǒng)規(guī)則庫的創(chuàng)建；將經(jīng)過預(yù)處理的數(shù)據(jù)記錄與規(guī)則庫進行模式匹配，得出檢測結(jié)果。實驗表明，使用Ａｐｒｉｏｒｉ算法生成的入侵規(guī)則庫有較好的應(yīng)用效果，同時結(jié)合聚類分析的預(yù)處理，降低了檢測誤報率。 關(guān)鍵詞：入侵檢測
3、、數(shù)據(jù)預(yù)處理、異常檢測、誤用檢測、關(guān)聯(lián)規(guī)則、AprioriI華北電力大學(xué)碩士學(xué)位論文AbstractInthewakeoftheproblemofnetworksecuritygrowingsecerrelyatpresent,IDSwillbeincreasinglybroadrangeofapplicationsinthenetworkenvironment.Inthemainstudyaboutintrusiondetectiontechnology,misusedetectionhasbetterattackdetectionrate,butneedtoupdat
4、etheruledatabaseatanytime,andcannotfindunknownattacksthatcausefalsepositives;anomalydetectioncandiscoverunknownattacks,butthetheoryhasnotyetmature.Atthesametime,alongofaddtionofnetworktransmissiondataflowandelevationofhardwareconditions,theadditionofparallelcomputingisneededtotraditionalN
5、IDStoimprovethespeedandperformanceofintrusiondetection.Thepaperstudiedfortheseissuesanddidsomework:Dosomestudiesforclusteranalysisandassociationrulesaboutintrusiondetection;designaintrusiondetectionsystembasedondatapre-processingandusedApriorialgorithmtogeneratetherulebase;designandimplem
6、entadatapre-processingsubmoduleofintrusiondetectionsystem,includingtheoriginaldatarecordfield,standardizationofdatarecords,clusteringanalysisonclusteringobjectanddatarecordsnormalized;analyzetheApriorialgorithmandimprovedalgorithmofassociationrules,achievecreationofrulebaseintrusiondetect
7、ionsystem;pretreatedthedatarecordwiththerulebaseforpatternmatching,andobtainthetestresults.ExpermentalresultsshowthatusingtheApriorialgorithmtogeneratetherulebaseofIDShasagoodeffect,andreducetherateofdetectionofmisusecombinedwithclusteringanalysis.Keywords:Intrusion
