多約束關(guān)聯(lián)規(guī)則的快速入侵檢測算法研究.pdf

1、作為對(duì)防御入侵行為的系統(tǒng)，入侵檢測系統(tǒng)通過對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)或計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中的若干關(guān)鍵點(diǎn)收集信息并對(duì)其進(jìn)行分析，從中發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)或系統(tǒng)中是否有違反安全策略的行為和被攻擊的跡象。數(shù)據(jù)挖掘是一種利用分析工具在大量數(shù)據(jù)中提取隱含在其中且潛在有用的信息和知識(shí)的過程。因此，入侵檢測系統(tǒng)利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從大量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中提取盡可能多的隱藏的安全信息，可以達(dá)到較好的檢測效果。
　　 本文在研究入侵檢測系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)基礎(chǔ)上，提出了改進(jìn)的K 均值算法和多

2、規(guī)則約束Apriori 算法，提高了整個(gè)系統(tǒng)的檢測性能，有效降低虛警率和誤報(bào)率。
　　 本文主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)如下：
　　 1、提出了一種改進(jìn)型K 均值算法(An Improved K-Means Clustering Algorithm,IMKMCA )。解決了經(jīng)典的K 均值聚類算法對(duì)初始聚類中心依賴和迭代次數(shù)過多的問題。
　　 仿真實(shí)驗(yàn)證實(shí)了新算法的可行性，以及具有更好的運(yùn)行效率。
　　 2、提出了快速多規(guī)則

3、約束Apriori 算法(A Fast Multi-constrained Apriori Algorithm,FMApriori)。算法利用聚類所得聚類中心，對(duì)每個(gè)小數(shù)據(jù)模塊進(jìn)行時(shí)間序列約束產(chǎn)生頻繁項(xiàng)集，很好解決了Apriori 算法中多次掃描事務(wù)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)生大I/O 負(fù)載的問題。針對(duì)許多強(qiáng)規(guī)則事件并不是有趣事件的問題，利用橢圓遞減支持度進(jìn)行約束并對(duì)剪枝過程進(jìn)行了優(yōu)化，提高了系統(tǒng)檢測效率。實(shí)驗(yàn)證明，此算法可以有效改善入侵檢測系統(tǒng)的運(yùn)行效