尹淑玲 龚鸣敏 李蕾

【 摘 要 】 Web入侵检测系统对Web访问进行实时监控并能及时发现针对Web的攻击行为，能有效地解决Web所面临的安全问题。因为数据挖掘技术能从海量审计数据中挖掘出正常和异常行为模式，这不仅大量减少了人工分析和编码带来的繁重工作，也提高了入侵检测系统的适应性，因此，近年来在入侵检测领域大量用到数据挖掘技术。论文介绍了数据挖掘技术及其在Web入侵检测系统中的应用，设计了基于数据挖掘技术的Web入侵检测系统，能有效地阻止针对Web应用的异常入侵。

【 关键词 】 Web攻击；Web入侵检测；数据挖掘

【 中图分类号 】 TP 393.1

【 Abstract 】 Web intrusion detection system can monitor Web access transactions in real-time and detect attacks in time， which can solve the Web security problems effectively. Because data mining technology can mine normal and abnormal behavior model from vast amounts of audit data， not only reducing the heavy work of manual analysis and coding significantly， but also improving the adaptability of intrusion detection system. Data mining technology is used in the field of intrusion detection widely. Data mining technology and its application in the Web intrusion detection are introduced here， and the Web intrusion detection system based on data mining is designed， which can effectively prevent the abnormal intrusion of the Web application.

【 Keywords 】 web attack； web intrusion detection； data mining

1 引言

近年来随着互联网的迅速发展，基于Web的应用日益增多，相应地Web网站的安全也面临着严峻的考验，因此提高Web网站的安全性已经成为目前研究的热点之一。在众多Web安全防护措施中，基于数据挖掘技术的Web入侵检测系统比传统的入侵检测系统有更多的优点，在Web安全领域得到了广泛的应用。

本文在分析研究Web应用系统行为和大量Web应用入侵原理的基础上，提出了基于数据挖掘的入侵检测系统。

首先对收集到的Web日志数据进行预处理，再对Web日志的关联性进行分析，最后是根据入侵行为的特征建立规则库，以及规则库的自我学习和异常数据与规则库的匹配检测。

2 Web入侵检测与数据挖掘

Web入侵检测系统对Web访问进行实时监控，当发现可疑传输时就发出警报或者采取主动应对措施，能有效解决Web面临的威胁。……