聚類算法在IDS特征分析中的應用.pdf

1、隨著網(wǎng)絡技術和網(wǎng)絡規(guī)模的不斷發(fā)展，Internet在為我們帶來機遇和主富的網(wǎng)絡資源的同時，也帶來了惡意入侵的風險。在網(wǎng)絡入侵日益增加的今天，如何有效地保護系統(tǒng)和網(wǎng)絡資源的安全就顯得十分重要了。 入侵檢測系統(tǒng)(IDS：Intrusion Detection System)是網(wǎng)絡安全體系中重要的一環(huán)?，F(xiàn)在市場上有許多入侵檢測系統(tǒng)，但它們都面臨一個共同的問題，就是難于識別未知的入侵行為。解決這_問題的根本途徑是提高IDS的智能性，人工

2、免疫系統(tǒng)(AIS：Artificial Immune System)模擬生物免疫系統(tǒng)耐受性、分布性、魯棒性、自適應性、多樣性和自組織性等優(yōu)點，具有較好的智能性，能很好的解決入侵檢測系統(tǒng)準確率低，漏報誤報率高的缺點，同時對未知入侵行為也有較好的檢測能力，已經(jīng)逐漸成為研究的熱點。 目前人工免疫模型的建立普遍存在著難以建立自體/非自體集的問題，而采用隨機生成的方式往往和實際數(shù)據(jù)沒有直接聯(lián)系。建立自體/非自體集的關鍵，是如何有效地對數(shù)據(jù)

3、進行特征編碼。本文依托四川省科技廳基礎研究項目“智能入侵檢測系統(tǒng)的關鍵技術研究”，結(jié)合人工免疫系統(tǒng)特點，采用數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法，提出了一種對網(wǎng)絡數(shù)據(jù)進行特征編碼的方法，為實際網(wǎng)絡入侵檢測模型的建立提供了支持。 本文的創(chuàng)新點在于提出了一種對實際網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包進行編碼的方法。它將聚類算法應用于入侵檢測系統(tǒng)，對網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包進行特征分析，利用算法自身的特點使系統(tǒng)能識別正常數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)，解決了人工免疫模型建立時如何有效生成自體集和非自體集的