數據挖掘技術在Snort中的應用.pdf

1、伴隨著網絡技術的日益發(fā)展,網絡攻擊方式也變得多種多樣,所以網絡安全成為人們非常關注的一個問題。網絡安全防范技術也經歷了很長時間的演變和發(fā)展,入侵檢測技術便是其中之一,它已經成為信息安全保證體系的一個非常重要的組成部分。它具有相對積極主動的防御特性,并且采用了規(guī)則庫與網絡數據包一比一進行匹配的工作模式,這在網絡帶寬和數據流量不斷加大的今天,檢測效率和精準度已經受到了嚴重的挑戰(zhàn)。而數據挖掘技術的引入,可以提高其自適應性和檢測效率。
　

2、　 首先,本文介紹了入侵檢測與數據挖掘的相關技術及其特性,并指出了當前入侵檢測技術存在的一些問題,闡述了數據挖掘在入侵檢測技術當中的應用狀況,為本文提供了理論基礎。
　　 其次,重點介紹了本文的實現平臺:開源的NIDS軟件Snort。重點剖析了它的插件機制和模塊結構;另外,對K-means聚類算法和Apriori關聯規(guī)則算法做了詳細的介紹,并基于算法特性、Snort的要求分別做出了相應改進;最后,構造了基于以上兩種數據挖掘技術