蓝志威，袁 杰，2*，任志宽，3

(1. 中国社会科学院，北京 102445；2. 华南理工大学，广东 广州 510640；3. 广东省科学技术情报研究所，广东 广州 510033)

1 引言

多源通信网络以其传输速度快、分集度高等优势得到广泛使用，已经成为运营商新的重点业务。一些研发机构通常使用入侵监测系统，及时发现网络中可疑行为，同时采取一定措施，避免入侵行为进一步发展。但是，大数据时代到来，使入侵监测面对海量数据时力不从心，无法准确高效的得出监测结果。而数据挖掘在网络安全领域受到广泛关注，它能对入侵监测大数据做进一步处理，提高入侵监测性能等相关安全监测指标。

为此，相关领域学者研究数据挖掘在入侵监测领域的应用。文献[1]提出基于神经网络的数据挖掘方法。该方法挖掘聚类效果较好，挖掘过程收敛性强。文献[2]研究一种新的多层次数据挖掘改进方法，为改进挖掘效率低的弊端，在时间复杂度要求较低的情况下，采用XMASK方法对随机扰动方式改进，所需挖掘时间较短。文献[3]对船舶数据库管理系统中的入侵行为检测研究现状进行分析，采用支持向量机对船舶数据库管理系统中的入侵行为变化特点进行刻画，有效保证船舶数据库系统的安全。

但上述挖掘方法随着入侵形式多样化，无法应对多变的网络环境，不能保证数据挖掘的完成度。为此，本文利用NoSQL方法对多源通信研发机构入侵监测大数据进行挖掘。NoSQL表示一种结合物理分散逻辑实现数据规划的分布式数据库，能有效提高挖掘方法的准确性和完整度，同时具有灵活、实用价格低廉等优势。……