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基于智能代理的入侵检测模型

景波  
【摘要】: 随着计算机和网络技术的普及和应用,计算机安全变得越来越重要。入侵检测是计算机安全体系结构中的一个重要的组成部分,入侵检测技术是对系统或者网络审计数据进行检测分析来发现入侵企图并采取保护措施的一种技术。但面对日益更新的网络环境和层出不穷的攻击方法,传统构建入侵检测系统的方法显得缺乏一定的有效性、适应性和可扩展性。 本文介绍了一种基于智能代理技术建立入侵检测模型的方法,该方法的思想是将代理技术和数据挖掘技术结合起来,在结构上采用代理技术,而在内容上采用数据挖掘技术。系统中各代理相互协作,对系统或者网络的原始审计数据进行预处理生成包含基本特征的连接记录;利用数据挖掘中的关联规则挖掘算法和频繁序列规则挖掘算法,得到系统事件在属性间和时间序列上的频繁模式。这些模式可用来指导系统属性的选择和构造,挖掘生成出有用的系统或者用户的行为模式(正常的或者异常的);通过比较当前的系统行为模式和已有的模式规则的相似度来发现已知或者未知的误用入侵和异常入侵活动。该模型具有很好的可扩充性,易于加入新的入侵检测代理,也易于扩充新的入侵模式,同时采用数据挖掘技术分析入侵活动,减少了手工编码或过多依赖专家经验等缺陷。 最后,在实验中测试了关联规则生成规则模式的有效性。


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