基于演化规划的入侵检测规则挖掘算法

基于数据挖掘的入侵检测技术【摘要】：入侵检测技术是一种重要的网络信息安全主动防御技术。

将数据挖掘枝术应用于入侵检测中，有利于提高入侵检测的准确率，成为入侵检测领域的研究热点。

对基于数据挖掘的入侵检测技术进行阐述、分析和比较，并对数据挖掘领域中的新技术 ( G E P )应用于入侵检测系统进行了展望。

【关键词】：数据挖掘；入侵检测；技术；G E P ；1引言防火墙是保护内部网络安全的第一道防线，入侵检测技术是防火墙技术的合理补充，可以提供对内部攻击、外部攻击及误操作的实时保护。

所谓入侵是指未经授权的系统用户窃取或试图窃取系统的访问权限，以及系统的授权用户超出被授予访问权限利用系统资源的行为，这种行为危害系统的完整性、保密性和可用性。

入侵检测系统 ( I DS ：I n t r u s i o n De t e c t i o n S y s t e m)可以检测入侵行为能够帮助网络系统快速发现网络攻击的发生，提高了信息安全基础结构的完整性。

因此，I DS自1 9 8 0年被提出以来，越来越多地受到人们的关注，成为信息安全领域的研究重点。

数据挖掘技术是帮助用户发现隐藏在大型数据库中的规律和模式，且融合了人工智能、统计、模式识别等多种学科理论与方法技术的大规模数据处理的方法与手段。

近几年，有不少学者提出了基于数据挖掘的入侵检测系统模型，提高系统模型的检测率及降低误报率，并已经公开报告了不少研究成果。

本文对这些系统模型进行阐述并加以分析比较，以便于读者了解入侵检测技术的原理以及数据挖掘在入侵检测技术中的应用。

2入侵检测技术的概念及原理入侵，就是一系列试图去破坏一个计算机系统资源的完整性、机密性和可用性的行为。

入侵的类型和方法多种多样，根据其行为的后果，大致可以分为：非授权访问、信息泄漏或丢失、破坏数据完整性和拒绝服务攻击。

而入侵检测技术通过对计算机网络或计算机系统中的若干关键点收集信息并对其进行分析，从中发现网络或系统中是否有违反安全策略的行为和被攻击的迹象。

探讨数据挖掘算法在入侵检测中的应用摘要：本文采用了一种基于关联规则的数据挖掘算法来分析入侵检测系统数据库来检测出攻击事件。

对于异常检测，主要研究了分类算法；对于误用检测，主要研究了模式比较和聚类算法，在模式比较中又以关联规则和序列规则为重点研究对象。

最后对目前数据挖掘算法在入侵检测中应用所面临的难点进行了分析，并指明了今后的研究方向。

关键词：入侵检测数据挖掘分类算法算法实现应用随着网络技术的快速发展，利用丰富的网络资源进行攻击的手法千变万化，通过一些简单的操作就可以实施极具破坏力的攻击行为，如何有效的检测并阻止这些攻击行为的发生成了目前计算机行业被受关注的主题。

目前最有效的的防护措施就是入侵检测。

而入侵检测技术是一种动态的防护策略，在一定程度上弥补了传统静态策略的不足。

1、数据挖掘技术的介绍数据挖掘技术是一个从大量的数据中提取出人们感兴趣的模式的一种技术。

数据挖掘的对象除了数据源、系统外，还包括从web 资源上获得的与数据有关的信息；另外数据挖掘的过程并不是一个始终保持直线型的过程，而是一个具有螺旋上升、循环往复的过程。

数据挖掘通过对未来的发展趋势及行为的预测，基于相应的知识，做出极具准确性的预测性。

数据挖掘最终要实现的是从众多的数据库中发现隐含的且理论极具有意义的知识。

2、入侵检测系统入侵检测是计算机和信息安全方面的一个重要课题，它是一种动态的安全保护方法，能主动寻找已经入侵计算机的信号，给网络系统提供免受外部攻击、内部攻击和误操作的安全保障。

入侵检测通常分为一下三个部分：数据采集、数据分析以及系统响应。

数据采集主要是从网络系统中进行采集网络中相关的数据包、重要文件以及与用户活动有关的数据等。

数据分析则通过模式匹配、异常检测和完整性检测三种技术手段对采集的数据进行分析。

入侵检测系统一旦发现入侵行为，立即会进入响应过程。

3、数据挖掘的功能3.1 关联分析关联分析能寻找数据库的相关联系，常用的二种技术为关联规则和序列模式。

网络安全领域的入侵检测算法在当今互联网时代，随着网络技术的不断发展，网络安全问题也变得日益突出。

为了保护网络系统的安全性和完整性，人们提出了许多方法和技术，其中入侵检测系统（Intrusion Detection System，IDS）就是防止网络攻击的重要手段之一。

本文将介绍网络安全领域的入侵检测算法，包括基于特征的入侵检测算法和基于机器学习的入侵检测算法。

一、基于特征的入侵检测算法基于特征的入侵检测算法是使用预先定义的特征集合来识别网络中的恶意行为。

这些特征可以包括网络流量、主机日志、系统调用以及其他与网络安全相关的信息。

基于特征的入侵检测算法通常分为两类：基于规则的入侵检测算法和基于统计的入侵检测算法。

1. 基于规则的入侵检测算法基于规则的入侵检测算法使用预定义的规则集合来检测网络中的恶意行为。

这些规则可以基于已知的攻击特征或者异常行为。

一个典型的基于规则的入侵检测系统会遵循以下几个步骤：收集网络数据、分析数据、应用规则进行检测并生成警报。

其中，规则可以手动定义也可以通过学习和训练得到。

2. 基于统计的入侵检测算法基于统计的入侵检测算法通过分析网络数据的统计特征来识别恶意行为。

这种方法利用了正常网络流量和异常网络流量之间的差异，从而检测潜在的入侵行为。

常见的统计特征包括流量大小、流量分布、流量周期性等。

基于统计的入侵检测算法通常使用概率模型或者机器学习算法进行分析和判断。

二、基于机器学习的入侵检测算法基于机器学习的入侵检测算法是利用机器学习技术来自动地从网络数据中学习和识别恶意行为。

这种算法通过训练样本集来构建分类模型，然后使用该模型对未知数据进行分类和检测。

基于机器学习的入侵检测算法通常可以根据监督学习和非监督学习进行分类。

1. 基于监督学习的入侵检测算法基于监督学习的入侵检测算法首先需要一个预先标记好的训练数据集，其中包含了正常数据和恶意数据。

然后，算法使用这些训练数据来构建分类器，并利用分类器对未知数据进行分类。

网络安全中的入侵检测算法研究与实现随着互联网的迅速发展，网络安全问题也日益突出，入侵行为对互联网的安全稳定造成了巨大威胁。

因此，研究与实现高效准确的入侵检测算法成为了保障网络安全的重要工作之一。

本文将探讨网络安全中的入侵检测算法的研究与实现。

首先，我们需要了解入侵检测算法的基本原理。

入侵检测算法的目标是在网络中检测到可能存在的入侵行为，并根据预定的规则或模型进行判断和分类。

入侵检测算法主要分为基于特征的入侵检测和基于行为的入侵检测两种类型。

基于特征的入侵检测算法是通过比对网络流量中的特征向量来判断是否存在入侵行为。

在特征向量的构建上，可以利用网络流量的统计信息或者特定的网络协议规则。

常见的特征向量包括源IP地址、目的IP地址、源端口号、目的端口号、协议类型等等。

通过特征向量的比对和匹配，可以判断出是否存在入侵行为。

基于行为的入侵检测算法是通过对网络流量或主机行为的监控和分析来检测入侵行为。

该算法的核心思想是基于已知的入侵行为模式或者异常行为模式来判断是否存在入侵行为。

常见的入侵行为模式包括端口扫描、暴力破解、拒绝服务攻击等，异常行为模式包括网络带宽异常、通信频率异常等。

通过分析网络流量或主机行为的模式变化，可以判断是否存在入侵行为。

在入侵检测算法的实现过程中，我们可以采用机器学习和数据挖掘技术来实现算法的自动学习和优化。

机器学习技术可以通过训练样本集，自动构建分类器模型，并利用这些模型来预测新的样本。

数据挖掘技术可以通过对大量的网络流量数据进行分析和挖掘，发现其中的规律和异常。

常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。

这些算法可以根据已知的样本集进行特征学习和分类模型构建。

当新的流量数据进来时，可以利用已经构建好的分类模型来进行判断和分类。

此外，还可以采用深度学习算法来实现入侵检测算法。

深度学习算法以神经网络为基础，通过多层次的学习和抽象，可以自动提取网络流量中的特征并进行准确判断。

入侵检测基本概念与检测算法基础本文主要分为几个部分1. 入侵检测基本概念2. 入侵检测算法的理论研究发展3. 入侵检测算法的一种实现尝试1. 入侵检测基本概念入侵检测是一种通过收集和分析被保护系统的信息，从而发现入侵的技术。

它的主要功能是对网络和计算机系统进行实时监控，发现和识别系统中的入侵行为或企图，给出入侵警报入侵检测攻防对抗的观点1. 要想完全避免安全事件的发生并不太现实，网络安全人员需要做的是尽力发现和察觉入侵及入侵企图(即具有高度的异常敏感性)，从长远的角度来看，安全的问题本来就是一个互相攻防对抗的过程。

1) 安全的攻防对抗没有一招解决所有问题的技术2) 好的攻防思路是部署一种尽可能敏感的攻击事件捕获机制，当发生了已知、或者未知的攻击的事件时，我们能第一时间获取到关于本次攻击的尽可能多的元数据(强大的入侵检测机制)3) 针对发生的攻击，采取针对性的防御，针对性地防御是最有效的方法(对CMS 的漏洞进行针对性的代码修复、为系统的某个CVE漏洞打上补丁)4) 在针对性防御的基础上，我们对一些解决方案进行归纳、总结，试图找到一种底层性的、归类性的安全解决方案(回想历史上微软的DEP、ASLR、SAFESEH技术)2. 采取有效的措施来堵塞漏洞和修复系统入侵检测的定义及分类1. 定义:1) 将入侵企图或威胁定义为未经授权蓄意尝试访问信息(SQL注入、横向/纵向越权访问、非法下载数据库/日志信息)、窜改信息(挂黑链、SQL注入)，使系统不可靠或不能使用(种植后门木马、webshell)2) 入侵是指有关试图破坏资源的完整性、机密性及可用性的活动集合(安全的三大定义)3) 从分类角度指出入侵包括:3.1) 尝试性闯入(扫描行为)3.2) 伪装攻击(代理、跳板攻击)3.3) 安全控制系统渗透3.4) 泄漏3.5) 拒绝服务(DDOS)3.6) 恶意使用(僵尸网络、rootkit后门)2. 分类:入侵检测技术主要分成两大类型1) 异常入侵检测能够根据"异常行为"和"使用计算机资源情况"检测出来的入侵，异常入侵检测试图用"定量方式"描述可接受的行为特征，以区分非正常的、潜在的入侵性行。

计算机网络安全中的入侵检测算法研究进展引言随着计算机技术的迅猛发展和应用范围的不断扩大，网络安全问题备受关注。

网络安全是计算机系统所必备的一个组成部分，而入侵检测系统（IDS）是网络安全的重要组成部分。

入侵检测算法的研究旨在提高入侵检测系统的准确性和效率，有效地识别和响应各种网络攻击。

本文将综述计算机网络安全中入侵检测算法的研究进展，介绍传统入侵检测算法和基于机器学习的入侵检测算法。

一、传统入侵检测算法传统的入侵检测算法主要基于规则和特征匹配，通过预定义的规则和特征来检测网络流量中的异常行为。

这些算法可以细分为基于特征的入侵检测算法和基于规则的入侵检测算法。

1. 基于特征的入侵检测算法基于特征的入侵检测算法通过构建正常网络流量的特征模型来检测异常行为。

典型的基于特征的入侵检测算法包括统计分析方法、识别分析方法和模式匹配方法。

统计分析方法通过对网络流量特征的统计分析来检测异常行为，如统计分析概率模型、贝叶斯网络等。

识别分析方法通过建立特征模型和行为模型，使用分类算法来进行异常行为检测，如聚类分析、决策树算法等。

模式匹配方法通过识别已知的入侵模式来检测异常行为，如基于状态机的模式匹配算法、关联规则算法等。

2. 基于规则的入侵检测算法基于规则的入侵检测算法通过事先定义好的规则来检测网络流量中的异常行为。

常见的基于规则的入侵检测算法包括基于签名的入侵检测算法和基于匹配的入侵检测算法。

基于签名的入侵检测算法将已知的攻击模式和特征表示为签名，然后在网络流量中匹配这些签名来检测攻击。

基于匹配的入侵检测算法通过过滤掉正常行为，将网络流量中剩余的部分与已有规则进行匹配，以识别异常行为。

二、基于机器学习的入侵检测算法传统的入侵检测算法在某些情况下受限于规则和特征的准确性和完整性。

基于机器学习的入侵检测算法则尝试通过机器学习的方法，建立模型来识别和分类异常行为。

1. 基于监督学习的入侵检测算法基于监督学习的入侵检测算法通过已标注的数据集来训练分类模型，并利用该模型对新数据进行分类。

网络安全中的入侵检测方法及算法原理随着互联网的快速发展，网络安全问题变得日益突出。

为了保护网络的安全，入侵检测成为了一项重要的任务。

入侵检测系统能够监视和分析网络中的数据流量，识别出潜在的入侵活动，并及时采取相应的措施。

本文将介绍网络安全中常用的入侵检测方法及其算法原理。

一、基于特征的入侵检测方法基于特征的入侵检测方法是一种常见的入侵检测方式。

该方法通过建立一系列的特征模型，检测网络流量中的异常行为。

这些特征模型可以基于已知的入侵行为进行定义和训练，也可以使用机器学习算法从大量数据中学习并自动识别新的入侵行为。

1.1 签名检测签名检测是一种常见的入侵检测方法，它通过比对网络流量与已知的入侵签名进行匹配来判断是否存在入侵行为。

入侵签名是已知入侵的特征集合，可以基于已有的安全知识进行定义。

然而，签名检测方法无法有效检测新型入侵行为，因为它只能识别已知的攻击模式。

1.2 统计检测统计检测方法使用统计模型分析网络流量的变化，并通过比较实际数据与期望模型之间的差异来检测入侵行为。

常见的统计检测方法包括：基于异常的检测和基于异常的检测。

基于异常的检测依赖于对正常行为的建模，当网络流量的行为与已定义的模型出现明显偏差时，就会发出警报。

基于异常的检测则是通过建立正常流量的统计模型，当流量中的某些特征值与期望模型差异较大时，就认为存在异常行为。

1.3 机器学习检测机器学习检测方法基于大量的对网络流量数据进行训练，使用机器学习算法来自动识别入侵行为。

常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。

这些算法可以根据已有的训练数据来学习网络流量数据的特征，从而能够检测新的入侵行为。

机器学习方法相较于传统的特征基础方法更加灵活和自适应，但需要大量的训练数据和算力支持。

二、基于行为的入侵检测方法除了基于特征的入侵检测方法外，基于行为的入侵检测方法也是一种常见的方式。

该方法通过分析网络中各个节点的行为，检测异常行为并判断是否存在入侵活动。

网络入侵检测中的数据挖掘算法研究随着互联网的快速发展，我们的生活已经与网络紧密相连。

而在网络中，随时会发生各种安全事件。

其中，网络入侵是一种比较严重的安全威胁。

网络入侵通常是指攻击者利用各种手段进入系统或者网络中，利用漏洞或者暴力破解密码等方式获取系统的权限，掌控系统，窃取机密信息或者破坏系统的正常运行。

为了保证网络的安全，网络入侵检测技术应运而生。

网络入侵检测技术是指通过对网络数据流的实时监控和分析，发现和识别网络攻击行为，并且及时报警。

在网络入侵检测过程中，数据挖掘算法是一种非常有效的技术。

这种技术可以发掘隐藏在数据背后的规律和模式，从而达到对网络攻击行为的准确识别和检测的效果。

网络入侵检测中的数据挖掘算法主要包括以下几种：一、基于统计学的方法基于统计学的方法是一种比较传统的入侵检测方法。

该方法采用一些简单的统计学方法来识别网络流量中的异常行为。

这种方法的优点在于可以快速地发现网络中的异常流量，但是缺点则是易受到攻击者的欺骗。

二、分类算法分类算法是一种比较常见的数据挖掘技术。

它把网络流量分成两类：正常流量和攻击流量。

在这种方法中，首先需要建立一个分类模型，然后用模型来识别网络流量中的攻击行为。

分类算法在实际应用中表现出较高的准确率和可靠性，但是它的优劣表现和分类算法的准确率有极大关系。

三、基于聚类算法的方法聚类是一种针对未标记数据的无监督学习算法，它将相似的数据归为一类。

针对网络入侵检测，聚类算法可以将网络流量按照相似性进行划分。

更进一步的，可以采用异常检测算法，对能够提供一些有趣信息的点进行关注。

聚类算法主要适用于不确定类别的网络攻击行为的检测，但是其准确率和可靠性有待提高。

四、关联规则算法关联规则算法主要用于从数据中发现相互关联、相互依赖的规律性。

针对网络入侵检测问题，该算法可以用来找到网络流量中的连续行为模式，如端口扫描、暴力破解等，从而识别出攻击者的行为模式。

但是这种方法对于短时间内进行大量不同类型的攻击不是很有效。

网络安全防护中的入侵检测系统算法升级与实时监测优化指南随着互联网的迅猛发展，网络安全问题日益突出，不断有各种安全威胁出现。

入侵检测系统（Intrusion Detection System，简称IDS）作为网络安全的重要组成部分，必须不断升级和优化，以确保网络的安全性。

本文将重点讨论入侵检测系统算法的升级和实时监测的优化指南。

一、入侵检测系统算法升级1. 深度学习算法在入侵检测系统的应用深度学习算法是目前热门的人工智能领域技术，它具备对大规模数据进行高效处理和学习的能力。

在入侵检测系统中，可以使用深度学习算法对网络流量数据进行分析和识别，从而实现对入侵行为的检测。

与传统的基于规则和特征的方法相比，深度学习算法具有更高的准确性和鲁棒性。

2. 基于机器学习的入侵检测系统算法机器学习算法是一种常用的入侵检测系统算法，它通过学习已有数据的模式和规律，从而对新的数据进行分类和预测。

在入侵检测系统中，可以使用机器学习算法来构建入侵检测模型，并通过对网络流量数据进行分析和识别来判断是否存在入侵行为。

常用的机器学习算法包括支持向量机、决策树、朴素贝叶斯等。

3. 实时更新算法的重要性网络安全环境变化非常快速，入侵威胁也在不断演变。

因此，入侵检测系统算法的升级也应具备实时性。

及时更新入侵检测系统的算法，可以识别新的入侵行为，并提前做出相应的防护措施。

为了确保升级的算法有效性，需要对其进行实时测试和评估，从而保证其在实际环境中的可用性和准确性。

二、实时监测优化指南1. 多层次监测体系实时监测是入侵检测系统的核心功能之一。

为了确保实时监测的效果，可以建立多层次的监测体系。

首先，在网络边界上部署入侵检测系统，通过监测网络流量来发现潜在的入侵行为。

其次，在网络内部部署入侵检测系统，对内部网络进行实时监测，发现内部恶意行为。

最后，在关键系统上部署入侵检测系统，对重要的系统进行实时监测，提前发现异常行为。

2. 实时告警和反应实时告警是实时监测的重要环节，可以通过各种方式向管理员发送告警信息，包括短信、邮件、电话等。

针对网络漏洞的入侵检测算法研究随着互联网技术的不断发展，人们的生活得到了极大的便利，同时也造就了网络安全问题的出现。

各种网络攻击手段频频出现，其中最常见的便是网络漏洞入侵。

如何提高网络的安全性，成为了当今社会发展的需要。

而网络漏洞检测技术也因此备受关注。

一、网络漏洞入侵检测算法的意义网络漏洞入侵检测算法是指通过检测网络中存在的漏洞，以便及时发现并及时拉起防火墙，防止外部的恶意攻击进入系统中，从而保护系统的稳定性。

其意义如下：1、提升网络安全性网络漏洞入侵检测算法可通过检测网络中的漏洞，及时发现系统中的异常行为，防止漏洞被利用而造成不可挽回的损失，提升了网络的安全性。

2、增强系统稳定性在遭受恶意攻击时，系统会出现不同程度的崩溃，而网络漏洞入侵检测算法的运用能够帮助系统快速响应异常情况并防止被攻击者远程控制，为系统的稳定提供了保障。

3、优化安全管理通过漏洞检测，网络管理人员对系统的漏洞和弱点能够有一个全面的了解，能够及时对系统进行安全管理，制定具体的管理方案，促进网络管理人员的工作效率。

二、网络漏洞入侵检测算法的分类网络漏洞入侵检测算法的分类主要分为三类，基于规则的入侵检测算法、基于统计的入侵检测算法和基于机器学习的入侵检测算法。

1、基于规则的入侵检测算法基于规则的入侵检测算法是通过制定规则，对网络中所有可能出现的威胁进行分析和建模，在网路中发现入侵行为。

但是，这种算法存在着规则制定过程复杂，精度低下的问题。

2、基于统计的入侵检测算法基于统计的入侵检测算法是通过数据的收集和分析，对潜在漏洞进行建模，在网络中发现入侵行为。

这种算法有效避免了规则制定上的复杂性问题，但是数据的分析结果具有一定的主观性，精度依然存在问题。

3、基于机器学习的入侵检测算法基于机器学习的入侵检测算法是通过机器学习技术对网络中的数据进行训练，对网络中的入侵行为进行分类和预测。

这种算法相比前两种，具有分类准确率更高、对于新问题的适应性更强等优点，是当前及未来最重要的研究方向之一。

入侵检测系统中的改进数据挖掘算法分析随着互联网的发展，网络安全面临着越来越复杂的挑战。

网络攻击者的攻击手段越来越隐蔽，传统的防御策略已经不能满足对网络安全的保障要求。

因此，入侵检测技术在网络安全领域中成为了一个重要的研究方向。

入侵检测系统通过对网络通信进行监控和分析，发现可能的入侵行为，提高网络的安全性。

数据挖掘作为一种有效的分析技术，在入侵检测中也得到了广泛的应用。

本文将从改进数据挖掘算法的角度分析入侵检测系统。

传统的入侵检测系统主要依靠事先提供的规则库来检测入侵行为，这种方法虽然能够检测出已知的攻击类型，但是对于新型的攻击行为无能为力。

而数据挖掘算法可以根据所提供的大量数据，发现潜在的异常行为，对于新型的攻击行为也能够及时发现和定位。

因此，数据挖掘算法在入侵检测中具有很大的优势。

然而，在实际应用中，数据挖掘算法也存在着很多问题。

例如，一些算法对于少数类数据的识别能力较弱，会产生误报或漏报的情况。

为了解决这些问题，人们提出了很多改进数据挖掘算法的方法。

一种常用的改进方法是基于集成学习的方法。

通过将不同的分类器组合起来，能够提高整个系统的准确度和健壮性。

例如，AdaBoost算法在训练过程中，通过调整实例的权值，提高易错样本的权重，使得整个分类器能够重点关注这些易错样本，从而提高了系统的准确度。

另外一种常用的改进方法是基于特征选择的方法。

入侵检测系统中的数据维度非常高，一些不重要的特征会对分类器的性能产生负面影响。

因此，通过筛选出对分类器性能有重要影响的特征，能够提高整个系统的性能。

例如，信息增益算法通过计算特征对分类结果的影响，筛选出对分类器性能影响最大的一些特征。

此外，还有一些基于聚类的方法。

聚类算法能够将数据聚为若干个簇，从而减小数据的复杂度。

通过对簇中的数据进行分析，能够更好地发现异常数据。

例如，K-Means算法能够将数据分为若干个簇，再对每个簇进行异常检测，从而提高整个系统的性能。

综合而言，改进数据挖掘算法是提高入侵检测系统性能的重要手段。

入侵检测的数据挖掘方法摘要：在本文中，我们将讨论一般系统的入侵检测方法，主要的想法是使用数据挖掘技术，发现相同的和有用的模式，描述程序和用户行为的系统功能，并使用相关的系统功能集计算（感应学习）的分类，可以识别异常和已知的入侵。

通过实验对Sendmail系统调用数据和网络抓取数据，证明了我们可以构造简洁、准确的分类器检测异常。

我们提供了两个通用的数据挖掘算法：关联规则算法和频繁情节算法。

这些算法可以被用来计算内和跨审计记录模式，这是必不可少的描述程序或用户行为。

发现的模式可以指导审计数据收集过程和促进特征选择。

为了满足高效学习（挖掘）和实时检测的挑战，我们提出了一个基于代理的体系结构的入侵检测系统的学习代理连续计算，并提供更新（检测）模型的检测代理。

随着网络化的计算机系统在现代社会中扮演着越来越重要的角色，他们已经成为我们的敌人和罪犯的目标。

因此，我们需要找到最好的方法来保护我们的系统。

当入侵发生时，计算机系统的安全性受到损害。

入侵防御技术，如用户认证（例如使用密码或生物识别技术），避免编程错误，和信息保护（例如，加密）已被用来保护计算机系统作为第一道防线。

入侵防御是不够的，因为系统变得越来越复杂，总有可利用的弱点或程序的错误，或各种“社会工程”渗透技术。

因此，需要入侵检测作为另一个墙，以保护计算机系统，其中最关键的部分是用数据挖掘的方式找到审计数据。

为了构建一个准确的基分类器，我们需要收集足够数量的训练数据，并确定一组有意义的功能。

接下来我们描述了一些算法，可以解决这些需求。

在这里，我们使用的术语“审计数据”是指一般数据流已妥善处理的检测数据。

关联规则挖掘的目的是从数据库表中获取多特征（属性）相关性。

而关联规则算法寻求内部审计记录模式，一个频繁的事件是一组事件发生在一个时间窗口（指定长度）。

事件发生在至少一个指定的最小频率，滑动时间窗口。

串行事件中的事件必须发生在部分顺序的时间，而对于一个平行的情节没有这样的约束。

学号：29720168025论文密级：公开中图分类号：TP393学科分类号：520.4060学校代码：91037战略支援部队信息工程大学硕士学位论文基于演化计算和深度学习的入侵检测技术研究论文作者：魏鹏指导教师：张震申请学位：工学硕士学科名称：信息与通信工程研究方向：网络信息安全论文提交日期：2019年4月21日论文答辩日期：2019年6月22日战略支援部队信息工程大学2019年4月A Dissertation Submitted toPLA Strategic Support Force Information Engineering University for the Degree of Master of EngineeringResearch on Intrusion DetectionTechnology Based on EvolutionaryComputation and Deep LearningCandidate：Wei PengSupervisor：Zhang ZhenApr. 2019摘要互联网技术的迅猛发展给人们的生产生活方式带来便捷的同时，也使得网络的安全威胁和安全风险不断增加。

入侵检测技术是当前一种行之有效的网络安全保护手段，通过将机器学习、演化计算等方法用于对系统日志数据或从网络中获取的信息进行分析和处理，来发现被监控实体中违背安全的网络行为，这有利于对网络或计算机进行有效的保护。

本文依托国家重点研发计划项目“面向网络公共服务和XX的管控技术研究”（2016YFB0801200）。

针对当前复杂网络环境下的网络安全问题，将入侵检测技术用于对网络进行保护，并对影响入侵检测系统（Intrusion Detection System, IDS）性能的三个方面问题展开研究：一是，入侵检测中高维特征数据很大程度影响了IDS识别异常流量的速度；二是，海量网络数据下IDS检测异常流量的准确率较低；三是，入侵检测警报数据中存在大量误报。

浅析数据挖掘算法在入侵检测中的应用在当今互联网时代，越来越多的个人或机构使用计算机网络进行业务活动和信息交流。

而在这些活动中，网络入侵成为了常见的安全问题。

一个成功的入侵可以对机构/企业造成严重损失并引起巨大的经济损失。

因此，网络安全问题已成为当前互联网领域中最为重要的问题之一。

为了解决此问题，数据挖掘算法开始应用于入侵检测系统中。

数据挖掘算法是将大量数据处理成有意义的信息的技术手段。

对于网络入侵检测等安全领域，主要应用的挖掘算法有聚类算法、支持-vector机(SVM)算法、决策树算法和神经网络算法。

聚类算法是一种无监督的分类方法。

它将数据分组，使得其内部元素之间的距离最小化，并且将不同组的元素之间的距离最大化。

一些常用的聚类算法有K-means算法、DBSCAN算法等。

在网络入侵检测中，聚类算法可以帮助发现异常行为。

支持-vector机(SVM)算法是一种基于学习理论的监督学习算法。

它可以用来识别和分类入侵模式。

SVM将数据投影到高维空间中，使得原数据可分性更强，从而提高分类准确率。

决策树算法是一种用来创建分类模型的监督学习算法。

它被广泛应用在入侵检测领域中。

决策树算法可以把输入数据分成桶，并且基于规则匹配来预测用户的行为是否是异常的。

可以基于决策树算法进行布尔逻辑判断，进而来判断每条数据的分类情况，从而进行入侵检测。

神经网络算法是一种基于人工神经网络的机器学习算法。

它可以通过监督学习的方式来训练入侵检测系统，并且增强对于样本的理解。

训练完成后，神经网络算法可以被用来对新的数据进行预测，从而进行入侵检测。

虽然应用数据挖掘算法在入侵检测领域中事半功倍，但同时也存在着一些挑战和困难。

一些数据挖掘算法的计算成本较高，模型开发需要足够的数据量和高质量的数据集。

当数据量很大时，模型之间的训练时间也会变得较长。

总之，数据挖掘算法可以在入侵检测领域中起到至关重要的作用。

从传统手工的入侵检测方式到基于数据挖掘算法的入侵检测方式，数据挖掘算法运用给工业各领域带来了不小的提升。