模糊关联规则挖掘在入侵检测中的应用研究

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1、西南交通大学硕士学位论文模糊关联规则挖掘在入侵检测中的应用研究姓名：王坤申请学位级别：硕士专业：应用数学指导教师：吴建乐20060501西南交通大学硕士研究生学位论文第l页摘要入侵检测是继防火墙、数据加密等传统安全保护措施后的又一种新的安全保障技术，其作用在于对计算机和网络上的恶意使用行为进行识别和响应。入侵检测系统的研究是进一步研究网络安全问题的基础，是解决网络安全问题的前提和保证。数据挖掘技术是利用计算机技术从大量的数据中提取有用的、有意义的信息和知识的过程。作为一种数据挖掘的方法，关联规则揭示了数据中隐藏的信息和知识。按照属性值的不同

2、，关联规则分为布尔型关联规则和多值属性关联规则，在多值属性关联规则挖掘的过程中，将属性值划分到某个区间内，进而转换为布尔型关联规则挖掘问题。而区间的精确划分将导致区间边界比较尖锐，●从而有可能导致区间边界附近的信息丢失。为此，引入模糊集合理论，将多值属性转换为模糊区间，从而使得区间的过渡比较平滑，减少区间边界信息丢失的现象。本文基于模糊关联规员Ⅱ挖掘理论和基于网络的异常入侵检测模型，对模糊关联规则算法进行了改进，设计了一种基于模糊关联规则挖掘的入侵检测系统。分别在系统处于标准状态和当前状态下时，采集网络数据，利用模糊关联规则挖掘改进算法，从

3、采集到的网络数据中提取模糊关联规则，分别建立标准规则集和当前规则集，引入规则及规则集相似度的概念，对标准规则集和当前规则集进行相似度比较，根据不同的相似度值，向用户预警，提示用户采取相应的措旌。关键词：入侵检测：数据挖掘；关联规则；模糊集合论；模糊关联规则西南变通衣差叩嘉塑器蠢汞囊西药费iij型娶季!霎i≥葶喜妻l童望耋孽：妻蓥譬蓦晕i雾三≤室耋；霉!耋i要季}鱼茎；；耋薯I

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15、达到数据挖掘、信息获取的目的。根据属性取值的不同，关联规则分为布尔型关联规则和多值属性关联规则，在多值属性关联规则挖掘的过程中，将属性值划分到某个区间内，而区间的精确划分将导致区间边界比较尖锐，从而有可能导致区间边界附近的信息丢失。为此，引入模糊集合理论，将多值属性转换为模糊区间，从而使得区间的过渡比较平滑，减少区间边界信息丢失的现象。因此，对属性为多值的数据库可以利用对属性进行模糊化的方法来获取更多、更有意义的规则。由于网络数据量比较庞大，而数据挖掘是从大量的数据中提取有用信息的一种技术，故本文以此为切入点，建立了基于模糊关联规则挖掘的入

16、侵检测系统，利用winPcap软件获取网络数据，利用模糊关联规则挖掘算法提取获取的数据中的信息，并给出相应的响应措施。1．2课题研究的主要内容及意义1．本文的主要研究内容(1)关