基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的數(shù)據(jù)庫(kù)入侵檢測(cè)系統(tǒng)研究.pdf

1、碩士學(xué)位論文基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的數(shù)據(jù)庫(kù)入侵檢測(cè)系統(tǒng)研究ResearchonDatabaseIntrusionDetectionSystemBasedonAssociationRuleMining作者姓名:洪偉學(xué)號(hào):043326085學(xué)科專業(yè):計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)學(xué)院(系、所):信息科學(xué)與工程學(xué)院指導(dǎo)教師:楊路明教授論文答辯日期ZQIQ年沙月么日答辯委員會(huì)主中南大學(xué)2010年4月摘要本文首先對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)安全進(jìn)行了研究，然后綜述了數(shù)據(jù)庫(kù)入侵檢測(cè)的相關(guān)技

2、術(shù)，最后針對(duì)目前數(shù)據(jù)庫(kù)安全系統(tǒng)的特點(diǎn)，分析了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)安全機(jī)制的弱點(diǎn)與不足，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、入侵檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行了數(shù)據(jù)庫(kù)入侵檢測(cè)的相關(guān)研究，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的數(shù)據(jù)庫(kù)入侵檢測(cè)原型系統(tǒng)。為提高關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘效率，本文提出了一個(gè)基于頻繁項(xiàng)集矩陣FM與互斥項(xiàng)目約束的Aprii改進(jìn)算法。該算法對(duì)Aprii算法的兩個(gè)性能瓶頸都作了改進(jìn)，采用頻繁項(xiàng)集矩陣可以避免生成候選k項(xiàng)集，利用邏輯與運(yùn)算直接產(chǎn)生頻繁k一項(xiàng)集，從而大大減少了計(jì)算量和對(duì)

3、事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)的掃描次數(shù)采用互斥項(xiàng)目約束可以在連接中阻止互斥項(xiàng)目的連接，從而大大減少了無(wú)用頻繁項(xiàng)集的產(chǎn)生，提高了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的效率。該算法主要用于異常檢測(cè)中用戶正常行為規(guī)則和當(dāng)前行為規(guī)則的挖掘。本文設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)庫(kù)入侵檢測(cè)原型系統(tǒng)整體上可分為數(shù)據(jù)采集、規(guī)則生成、入侵檢測(cè)和響應(yīng)四個(gè)模塊:數(shù)據(jù)采集模塊利用a。le的審計(jì)功能獲取審計(jì)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集規(guī)則生成模塊利用本文提出的基于頻繁項(xiàng)集矩陣FM與互斥項(xiàng)目約束的Aprii改進(jìn)算法進(jìn)行用戶正常行為規(guī)則和