面向無(wú)線Ad hoc網(wǎng)絡(luò)惡意用戶行為的入侵檢測(cè)模型研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的快速發(fā)展，無(wú)線Ad hoc網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展和應(yīng)用前景十分廣闊。由于無(wú)線Ad hoc網(wǎng)絡(luò)具有動(dòng)態(tài)拓?fù)?、多跳路由以及移?dòng)節(jié)點(diǎn)能源受限等特性，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)中的入侵攻擊形式復(fù)雜多樣，傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中的安全檢測(cè)技術(shù)已不再適用，因此需要針對(duì)性的開(kāi)發(fā)出適合其特點(diǎn)的入侵檢測(cè)算法。無(wú)線Ad hoc網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)是高維、稀疏的分類屬性數(shù)據(jù)集，導(dǎo)致入侵檢測(cè)數(shù)據(jù)量十分龐大，耗費(fèi)大量的時(shí)間，限制了檢測(cè)系統(tǒng)的性能。利用關(guān)聯(lián)規(guī)則提取數(shù)據(jù)集的最大頻繁項(xiàng)集，在保證檢測(cè)效率的

2、前提下可以有效的壓縮檢測(cè)數(shù)據(jù)量。聚類方法是一種典型的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，它可以在未標(biāo)記數(shù)據(jù)集上直接建立入侵檢測(cè)模型或者發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)，本文中提出的聚類算法將節(jié)點(diǎn)間的相似度和簇分裂的思想應(yīng)用到算法中，有效的提高了聚類效率。本論文主要圍繞無(wú)線Ad hoc網(wǎng)絡(luò)中的入侵檢測(cè)算法進(jìn)行了一些研究：
　　 1.本文針對(duì)無(wú)線Ad hoc網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)集的高維、稀疏性等特點(diǎn)提出了一種基于最大頻繁項(xiàng)集樹(shù)的算法，算法只掃描數(shù)據(jù)庫(kù)兩次，不產(chǎn)生候選模式。通過(guò)提取高

3、維數(shù)據(jù)集的最大頻繁項(xiàng)集對(duì)其進(jìn)行降維和選維，有效的壓縮了數(shù)據(jù)集，降低了數(shù)據(jù)挖掘算法的復(fù)雜度。
　　 2.本文在檢測(cè)方法上，通過(guò)對(duì)已有的基于結(jié)點(diǎn)相似度的層次聚類算法特點(diǎn)的分析，得到了一種新的基于相似度的層次聚類算法。它使用了基于坐標(biāo)方式選取合格近鄰點(diǎn)機(jī)制和分裂聚類的方法，很好的實(shí)現(xiàn)了分類屬性數(shù)據(jù)集的聚類。
　　 3.綜合利用提出的兩種新的算法建立一個(gè)新的入侵檢測(cè)實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ汀?shí)驗(yàn)表明在新的檢測(cè)模型上能夠進(jìn)一步減少檢測(cè)數(shù)據(jù)量，提高