【摘 要】
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入侵检测技术能够根据入侵行为的踪迹和规律发现入侵行为,是一种主动的网络安全保障措施。本文在分析比较了基于数据挖掘的入侵检测方法的基础上研究组合核聚类分析和序列分
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入侵检测技术能够根据入侵行为的踪迹和规律发现入侵行为,是一种主动的网络安全保障措施。本文在分析比较了基于数据挖掘的入侵检测方法的基础上研究组合核聚类分析和序列分析的入侵检测方法,目的在于获得聚类方法的无监督性和序列分析方法容易捕获阶段密集性攻击的优势互补,使训练时不需要考虑样本集中正常样本数量和异常样本数量的比例关系,能够对包含小概率出现的攻击和大量出现的象DoS的有序列特征的攻击的网络数据集进行有效的检测。 本文首先设计一种基于核聚类的网络入侵检测方法。该方法通过核函数把数据样本空间映射到一个高维的特征空间,使数据在新的空间中具有更好的可分离性;在特征空间采用KRA算法选取初始聚类中心,然后在核k-means聚类的基础上,划分出大簇小簇并在大簇中分离出异类再次进行核聚类,从而不断地优化聚类结果。其次,根据网络数据的具体情况定义由轴属性和参考属性构成的约束对闭合序列模式挖掘算法CloSpan进行改进,并且在挖掘时利用序列位置信息表快速进行序列的I-扩展和S-扩展并获得序列后缀的局部频繁项集,不需要生成序列投影库。 在核聚类和闭合序列分析的基础上,提出两种组合核聚类和闭合序列分析的网络入侵检测方法。第一种方法是在核聚类结束后,把小
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