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1、 入侵检测论文：关联分析在入侵检测中的研究与应用【中文摘要】随着计算机网络的迅速发展,人们面临的网络安全威胁日益严重。网络安全问题已经成为制约网络发展的主要问题,它直接影响到国家的安全以及社会的稳定。如何解决网络安全问题,已经成为摆在我们面前的一项重要的课题。入侵检测作为一种动态的主动防御安全技术,可以在系统发生危害前检测到入侵攻击,并利用报警与防护系统响应入侵攻击,从而减少入侵攻击所造成的损失。入侵检测实质上是分类问题,即把收集到的网络数据分为正常或异常两类。而关联分析作为一种利用关联规则来进行数据挖掘的方法,它可以发现大型事务或关系数据集中项之间有趣的、隐含的关联或关系。同时,关联分析还可
2、以把关联规则和分类结合起来,挖掘出数据之间潜在的一些分类关联规则来建立分类器。由于分类器是由一系列的分类关联规则组成,所以通过分类关联规则挖掘获得的分类器更容易理解和应用。因此,关联分析可以应用到入侵检测中,发现网络数据的属性之间的联系,挖掘出潜在的、有效的入侵检测规则。本文主要研究了关联分析在入侵检测中的应用,建立了一个基于分类关联规则的入侵检测系统模型。由于Apriori算法在挖掘频繁项集时,需要反复扫描数据集,并产生大量的候选项集,这导致该算法运算时间过长以及占用过.【英文摘要】With the rapid development of computer networks, people
3、 are faced with increasing threat of network security. Network security has become a major problem restricting the development of the network, which directly affected national security and social stability. How to solve network security problem, has become an important issue in front of us. As a dyn
4、amic and active defense security technology, intrusion detection can detect intrusion before damage occurs in the system and responds by the alarm and intrus.【关键词】入侵检测 数据挖掘 关联分析 分类关联规则 Apriori-TFP算法【索购全文】联系Q1：138113721 Q2：139938848 同时提供论文写作一对一辅导和论文发表服务.保过包发 【英文关键词】intrusion detection data mining ass
5、ociation analysis Class-Association Rule Apriori-TFP algorithm【目录】关联分析在入侵检测中的研究与应用摘要4-6ABSTRACT6-7第一章 绪论12-161.1 引言121.2 当前研究现状12-141.3 论文主要内容及章节安排14-16第二章 入侵检测技术16-232.1 入侵检测的概念162.2 入侵检测的过程16-172.3 入侵检测的分析方法17-202.3.1 滥用检测17-182.3.2 异常检测18-202.4 入侵检测系统的分类20-222.4.1 基于信息源的分类20-212.4.2 基于分析方法的分类21-2
6、22.4.3 基于体系结构的分类222.5 小结22-23第三章 I-Apriori-TFP CMAR入侵检测模型23-263.1 体系结构233.2 入侵检测模型的各组成部分简介23-253.2.1 数据采集模块23-243.2.2 数据预处理模块24-253.2.3 检测代理模块253.2.4 决策响应模块253.3 小结25-26第四章 I-Apriori-TFP CMAR检测代理26-354.1 体系结构264.2 检测代理构建26-344.2.1 数据预处理模块26-304.2.2 关联分析模块30-314.2.3 分类器构建模块31-334.2.4 分类器测试模块33-344.3
7、检测代理检测344.4 小结34-35第五章 关联分析模块35-575.1 关联规则挖掘35-525.1.1 基本概念35-365.1.2 关联规则挖掘步骤365.1.3 由频繁项集产生关联规则365.1.4 关联规则挖掘算法36-525.2 分类关联规则挖掘52-565.2.1 基本概念525.2.2 分类关联规则挖掘与关联规则挖掘的关系52-535.2.3 分类关联规则挖掘算法的优点535.2.4 分类关联规则挖掘算法53-565.3 小结56-57第六章 实验结果与分析57-626.1 数据来源576.2 实验预处理57-586.3 实验结果与分析58-616.4 小结61-62总结与展望62-64参考文献64-68攻读学位期间从事的科研项目及发表的论文68-70致谢70