一種新的基于數(shù)據(jù)挖掘技術的異常入侵檢測系統(tǒng)研

⑤if W={異常}重復②、③、④ //對滑動時間窗口得到數(shù)據(jù)規(guī)則集進行數(shù)據(jù)評估；
L=W //每次檢測結果提交決策列表以供用戶決策；
5 實驗分析
數(shù)據(jù)參考MIT林肯實驗的DARPA 1999年評測數(shù)據(jù)集。由于數(shù)據(jù)信息自身的復雜性，需要對數(shù)據(jù)信息進行多次訓練以降低數(shù)據(jù)噪音的影響。在本實驗中對ANEIDSDM算法進行模擬測試分為兩個階段:
(1)為數(shù)據(jù)訓練階段：首先收集數(shù)據(jù)信息，依此數(shù)據(jù)信息對其抽取特征主屬性，挖掘高頻度數(shù)據(jù)項集和低頻數(shù)據(jù)項集，對高頻數(shù)據(jù)項集進行數(shù)據(jù)模式集，對數(shù)據(jù)模式集進行數(shù)據(jù)挖掘，形成數(shù)據(jù)規(guī)則集，最后對數(shù)據(jù)規(guī)則集進行分類，形成標準規(guī)則庫。實驗時分為3個階段收集，實現(xiàn)3次訓練，如表1所示。

(2)數(shù)據(jù)模擬檢測階段：對待測數(shù)據(jù)信息進行數(shù)據(jù)規(guī)則集的挖掘，根據(jù)與標準規(guī)則庫中分類規(guī)則集的相似度對比，快速分類，通過在線滑動窗口和匹配檢測方法，對數(shù)據(jù)信息進行異常入侵檢測。若屬于異常信息，則進行預警。實驗時通過對7種常見攻擊類型的模式進行異常入侵檢測，如表2所示。

　 通過模擬攻擊實驗表明，數(shù)據(jù)信息經(jīng)過ANEIDSDM入侵檢測能夠很好地檢測異常數(shù)據(jù)信息，其誤警率和檢測率都有了明顯的提高。本實驗同時可以有效地提高入侵檢測系統(tǒng)的檢測速度。
本文針對現(xiàn)有異常入侵檢測系統(tǒng)存在的問題，建立了一種新的基于數(shù)據(jù)挖掘技術的異常入侵檢測系統(tǒng)模型。該模型包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)評估、事件響應等一系列檢測過程，利用多次訓練、滑動窗口、規(guī)則分類和相似度匹配思想，大大降低了系統(tǒng)的誤警率，提高了檢測速度，提升了檢測率，增強了網(wǎng)絡系統(tǒng)的安全性能。
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