數(shù)據(jù)挖掘中貝葉斯算法在入侵檢測中的應用.pdf

1、伴隨著社會的發(fā)展、人類文明的進步，網(wǎng)絡的發(fā)展也是空前絕后的，可以說今天人類社會的發(fā)展是離不開網(wǎng)絡的。由于Internet的不斷發(fā)展，導致網(wǎng)絡上需要處理的信息量的增加速度是人們難以想象的，網(wǎng)絡就像一把雙刃劍，在給人們帶來利益和方便的同時，也帶來了不少負面的影響，網(wǎng)絡上的攻擊和破壞也是逐年增多。當前網(wǎng)絡攻擊日益趨向復雜化和智能化，那么，傳統(tǒng)的網(wǎng)絡安全防御技術(shù)（如防火墻、訪問權(quán)限控制等）手段已顯得難以應對。作為保障網(wǎng)絡安全的主流技術(shù)手段——入

2、侵檢測技術(shù)(IDS)就變得備受關(guān)注。經(jīng)過多年的發(fā)展，該技術(shù)領(lǐng)域已經(jīng)日趨成熟，將數(shù)據(jù)挖掘中技術(shù)應用到入侵檢測領(lǐng)域已經(jīng)成為保障網(wǎng)絡安全的研究熱點。但是，由于入侵手段的不斷發(fā)展以及入侵審計數(shù)據(jù)信息量不斷增大，使得傳統(tǒng)的經(jīng)典數(shù)據(jù)挖掘分類技術(shù)在網(wǎng)絡入侵檢測的應用中已經(jīng)顯得捉襟見肘，無法保證入侵檢測系統(tǒng)的檢測率、實時性的要求。本文在分析了傳統(tǒng)的樸素貝葉斯分類基礎(chǔ)上，提出一種改進的貝葉斯分類算法和基于傳統(tǒng)貝葉斯分類的入侵檢測系統(tǒng)的改進模型，旨在改進傳

3、統(tǒng)貝葉斯分類入侵檢測系統(tǒng)模型在檢測率、檢測時間上不足的問題。在此之后，提出了一種基于粗糙集理論依賴度的屬性簡約方法，以達到降低屬性復雜度、刪除冗余屬性，使整個檢測系統(tǒng)的建模時間有所降低。
　　本文的主要研究工作如下:
　　(1)首先對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、入侵檢測技術(shù)等進行了分析，分析了當今該領(lǐng)域國內(nèi)外的發(fā)展動態(tài)，對入侵檢測技術(shù)概念、分類作出了說明。
　　(2)對傳統(tǒng)貝葉斯分類算法進行了分析，在此基礎(chǔ)上提出了一種改進的貝葉斯分

4、類算法以及對基于貝葉斯分類的傳統(tǒng)入侵檢測系統(tǒng)模型進行了改進，在改進的系統(tǒng)模型中，融入了誤用檢測技術(shù)中的模式匹配方法，雖然在系統(tǒng)模型中增加了新的模塊，在構(gòu)建系統(tǒng)的初期，可能會增加一定工作量，但是通過對傳統(tǒng)模型的改進，在入侵檢測過程中，可以提高整個系統(tǒng)的檢測率，提高檢測效率。
　　(3)對基于粗糙集合理論的屬性簡約方法進行了研究和分析，研究了傳統(tǒng)粗糙集合理論中的區(qū)分矩陣的方法求解屬性的簡約，分析了傳統(tǒng)區(qū)分矩陣方法的缺陷和不足，在此基礎(chǔ)