分布式異常檢測(cè)系統(tǒng)的研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展和普及，網(wǎng)絡(luò)安全問題越來越受到人們的重視。入侵檢測(cè)技術(shù)作為一種主動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)措施，根據(jù)入侵的蹤跡和規(guī)律發(fā)現(xiàn)入侵行為，可以有效地彌補(bǔ)傳統(tǒng)安全防護(hù)技術(shù)的缺陷。異常檢測(cè)技術(shù)和分布式入侵檢測(cè)系統(tǒng)是當(dāng)前入侵檢測(cè)技術(shù)的研究熱點(diǎn)。
　　 為了解決異常檢測(cè)技術(shù)誤報(bào)率高和分布式入侵檢測(cè)系統(tǒng)單點(diǎn)故障、協(xié)作性、擴(kuò)展性等問題，本文提出了基于混合屬性的異常檢測(cè)算法和基于對(duì)等網(wǎng)絡(luò)的分布式入侵檢測(cè)系統(tǒng)模型，并將異常檢測(cè)算法應(yīng)用到該模型的

2、實(shí)現(xiàn)中。本文所做的主要工作如下：
　　 （1）針對(duì)目前異常入侵檢測(cè)技術(shù)處理類別型數(shù)據(jù)能力欠缺、誤報(bào)率高的問題，提出一種新的基于混合屬性處理的無監(jiān)督異常檢測(cè)算法。該算法首先基于k-prototypes聚類思想對(duì)包含混合屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，在此基礎(chǔ)上運(yùn)用ID3算法進(jìn)行分類，解決了k-prototypes算法的局部最優(yōu)問題以及對(duì)初始聚類數(shù)的選取有較強(qiáng)依賴性等問題。實(shí)驗(yàn)表明，該算法與現(xiàn)有方法相比，具有較好的檢測(cè)性能并能有效檢測(cè)出未知入侵行