胡春红 (长江大学计算机科学学院,湖北荆州434023)

随着网络复杂性和异构性的不断增加,网络传播病毒的行为越来越多,严重影响了正常的网络运行秩序。准确、快速地检测网络流量的异常,做出合理的响应成为保证网络有效运行的关键措施之一[1]。利用数据挖掘技术,对入侵检测技术进行研究,建立一个基于数据挖掘的网络异常检测模型,从网络流量的历史数据中提取出正常数据和包含异常的数据,建立正常与异常行为的模型。引入入侵检测技术,相当于在计算机系统中引入了一个闭环的安全策略。计算机的多种安全策略,如防火墙、身份认证、访问控制、数据加密等,通过入侵检测系统进行安全策略的反馈,从而进行及时的修正,大大提高了系统的安全性[2]。因而基于数据挖掘的入侵检测系统分析研究,对保证网络的安全运行具有重大的意义。

1 入侵检测技术

入侵检测技术 (Intrusion Detection System,IDS)是对入侵行为的发觉并保护自己免受攻击、为保证计算机系统的安全而设计与配置的一种能够及时发现并报告系统中未授权或异常现象的技术[3]。它从计算机网络系统中的若干关键点收集信息,并通过分析这些信息来发现网络或系统中是否异常行为和被攻击的迹象。入侵检测被认为是防火墙之后的第2道安全闸门,在不影响网络性能的情况下能对网络进行检测,它可以有效地防止和减轻网络威胁。基于数据挖掘的入侵检测特点主要有以下5点:①自适应性好。……