基于模式識別算法的入侵檢測研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)的普及和飛速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)用戶面臨著日益嚴(yán)重的安全問題，網(wǎng)絡(luò)攻擊與入侵已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)安全和網(wǎng)絡(luò)安全的最大威脅。入侵檢測作為眾多安全防護(hù)技術(shù)中唯一的主動防御手段，已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò)安全研究中的一個(gè)極為重要的研究方向。 模式識別是計(jì)算機(jī)研究中的一個(gè)重要領(lǐng)域，在樣本分類聚類的研究方面取得了較好的成績，算法具有成熟度高，速度快等優(yōu)點(diǎn)。本文針對模式識別和入侵檢測分析中的共同之處，將模式識別中的近鄰算法與K-均值算法相結(jié)合，應(yīng)用到入侵

2、檢測中，首先用K-均值算法對系統(tǒng)規(guī)則進(jìn)行聚類分析，尋找規(guī)則之間的相似性，從而簡化了規(guī)則模型，以達(dá)到減小分析檢測的計(jì)算量，提高了計(jì)算效率的目的；然后在分析檢測階段運(yùn)用改進(jìn)的近鄰算法進(jìn)行分析檢測，由于最近鄰和k-近鄰的交替使用，在保證系統(tǒng)檢測準(zhǔn)確率的基礎(chǔ)上，使系統(tǒng)具有了一定的檢測未知入侵的能力。 主要工作和研究內(nèi)容如下： 對模式識別領(lǐng)域近鄰算法和K-均值算法進(jìn)行了分析與改進(jìn)，將兩者結(jié)合使用，并對兩者結(jié)合后的性能進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析