基于加权关联规则的入侵检测研究
2010-02-06
1前言 随着internet的飞速发展,网络安全问题变得日趋重要。因此,入侵检测作为一种网络安全手段受到了越来越多的关注并逐渐成为动态安全技术中的核心技术。对于入侵检测有两种衡量的标准:检测率和误报率。一个优秀的入侵检测系统要求检测率尽可能高且误报率尽可能低,传统的入侵检测系统是首先建立一个包含各种已知网络入侵方法和系统缺陷的入侵模式数据库,然后在收集到的网络活动信息中寻找与数据库项目匹配的蛛丝马迹。若匹配成功则入侵发生,否则即为正常数据。这说明入侵检测系统的检测率与入侵模式数据库的完整程度紧密相关,同时误报率与入侵模式的精确度也是密不可分。入侵模式数据库包含的入侵模式越精确越完整,检测率也就越高;检测率越高,误报率也就越低。目前,传统的入侵模式数据库是由手工方式构建的且仅包含已知的入侵模式,因而不能检测到未知入侵手段,从而限制了检测率。2入侵检测中关联规则的有限性及应用2.1入侵检测关联规则的应用 目前,许多研究使用数据挖掘中的关联规则来挖掘未知的入侵模式是基于当前用户行为与历史行为相关的前提条件,因此,从历史行为中挖掘出的模式显示了用户行为的统计特性,通过把这些模式增加到入侵模
http://tech.ccicc.cn/2005/05-13/27770.html
|
|