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基于多维关联规则的入侵检测方法研究

杜旭光  
【摘要】:入侵检测系统是重要的网络安全主动防御工具,通过对计算机网络或计算机系统中若干关键点收集信息并对其进行分析,从中发现网络或系统中是否有违反安全策略的行为和被攻击的迹象。由于入侵行为大多具有相关性,故对入侵行为的相关性分析是入侵检测的重要手段之一,并广泛应用在入侵检测系统中。在各种数据挖掘方法中,关联规则挖掘算法是数据挖掘中一个重要的研究内容,同时也是非常适合应用于入侵行为的相关性分析,可以从大量数据中发现正常和异常的行为模式,挖掘出蕴含在其中的关联规则,并利用这些规则对原始数据进行预处理和规则匹配,从而达到检测入侵行为的目的。所以,通过改进关联规则算法进并且将其应用于入侵检测的做法具有重要的现实意义。 首先,结合Apriori算法和FP-Growth算法,提出一种基于多维关联频繁模式树的MAFP(MultidimensionalAssociation Frequent Pattern)关联规则挖掘算法,算法采用MAFP-tree结构,对维和项目集部分分别以MFP-tree(Multidimensional FrequentPattern Tree)和FP-tree作为存储结构,不仅可以进一步压缩空间,使得用于存储项目集的临时内存空间大大减少,而且减少扫描数据仓库的次数,可以大大提高求解效率,实现在维信息引导下的高效项集挖掘。 其次,目前数据库越来越庞大,有的甚至达到TB级别,在这种情况下,单节点的串行处理方法就会出现挖掘效率极其低下的问题。针对这些问题提出基于Hadoop的并行多维关联规则算法。该算法的基本思想是将生成频繁项集和产生关联规则过程全部交给Master和Slave节点上的MapReduce共同完成,实现海量数据的分布式存储和任务的分布式处理,并且能做到节点负载均衡。 最后,通过选取的数据样本集进行网络入侵检测,实验结果表明,本文所提出的算法在解决相关问题上是有效可行的,在算法运行时间上要低于同类型的算法,并且在挖掘精度上得到了一定程度的提高,实现了之前所预期的研究目标。


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