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基于數(shù)據(jù)流SFCM挖掘的入侵檢測系統(tǒng)模型論文

時間:2022-09-05 18:54:15 論文 我要投稿
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基于數(shù)據(jù)流SFCM挖掘的入侵檢測系統(tǒng)模型論文

  1 我國的入侵檢測系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)及亟待解決的問題

基于數(shù)據(jù)流SFCM挖掘的入侵檢測系統(tǒng)模型論文

  近年來,我國的網(wǎng)絡安全受到各行各業(yè)人士 的 普遍關注。許多相關學者致力于維護網(wǎng)絡安全的研究當中,導致我國網(wǎng)絡安全技術(shù)得到普遍提升。但是有關網(wǎng)絡攻擊的情況還是不斷出現(xiàn)。其中有一個很重要的原因就是,網(wǎng)絡攻擊也在以同樣的速度,甚至更快的速度向前發(fā)展。對實際情況進行分析,主要包括以下幾個方面:攻擊攻擊向自動化的方向發(fā)展。前些年,我國出現(xiàn)的主要網(wǎng)絡攻擊都是通過手工的方式進行的,但是通過近幾年的發(fā)展,自動化攻擊幾乎成了網(wǎng)絡攻擊的新常態(tài)。通過分析,入侵檢測技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)主要包括以下幾個方面。

  1.1如何提升入侵檢測技術(shù)的檢測速度

  在網(wǎng)絡信息技術(shù)的飛速發(fā)展和多元化變化 之 下,網(wǎng)絡的發(fā)展已經(jīng)漸漸超出了摩爾定律的規(guī)律。尤其是在網(wǎng)絡帶寬的快速增長條件下,入侵檢測技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)無法滿足新時期網(wǎng)絡發(fā)展的要求。如果檢測技術(shù)漸漸跟不上網(wǎng)絡數(shù)據(jù)傳輸速度的要求,就會導致其中的數(shù)據(jù)包的遺漏。

  1.2如何提高入侵檢測系統(tǒng)的準確性

  通過對新的入侵檢測手段的運用進行分析 發(fā) 現(xiàn),誤用檢測系統(tǒng)的特征庫不能及時得到更新是導致信息漏報的主要原因。在異常的檢測系統(tǒng)當中,如何快速分辨哪些 行 為 屬 于 異 常 的,是 一 個 急 需 解 決 的 問 題。從目前的入侵檢測技術(shù)系統(tǒng)來看,很多情況下無法判斷該組可疑的數(shù)據(jù)是由于錯誤操作行為導致的,還是由于入侵攻擊導致的。

  1.3如何提升入侵檢測系統(tǒng)的安全性能

  入侵檢測系統(tǒng)也是電腦高手常常要攻擊的對象。由于新時期,電腦高手技能的增長,對入侵檢測系統(tǒng)的安全性提出了新的要求。在以前,電腦高手想要入侵計算機網(wǎng)絡,都要講防火墻作為最主要的攻擊對象。隨著入侵檢測系統(tǒng)對計算機網(wǎng)絡信息保護機能的增強,其也漸漸成為電腦高手進行攻擊的重要目標。因此,對提升入侵檢測系統(tǒng)安全性能提供了較大的挑戰(zhàn)。

  1.4如何提高入侵檢測系統(tǒng)的自主學習能力

  我國傳統(tǒng)的入侵檢測規(guī)則,主要依賴的是手 工 進行添加。手工與自動化相比必然存在較大的劣勢,不僅更新速度較慢,實時性能也較差。往往是當不安全狀況發(fā)生之后,才開始采取相應的措施進行補救。

  2 基于數(shù)據(jù)流SFCM挖掘的入侵檢測系統(tǒng)模型

  2.1數(shù)據(jù)流采集模塊

  數(shù)據(jù)采集 模 塊 的 主 要 任 務 就 是 無 損 捕 獲 網(wǎng) 絡 報文。而且,還要進行一些較為簡單的報文檢測,對一些錯誤的報文進行排查。在之前進行數(shù)據(jù)采集時,其網(wǎng)絡上的數(shù)據(jù)流是網(wǎng)絡正常使用時一段時間的數(shù)據(jù)流,即使沒有受到任何的攻擊,也有可能存在一定的干擾噪聲。由于這些數(shù)據(jù)能作為訓練數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)采集模塊的主要任務就是進行網(wǎng)絡報文的無損捕獲,與此同時,還需要去完成一些簡單斷為正常模型提供就有效的數(shù)據(jù)。

  2.2數(shù)據(jù)流整理模塊

  該模塊主要負責的就是訓練數(shù)據(jù)整理、數(shù) 據(jù) 除 去噪音等工作,數(shù)據(jù)流的整理模塊在進行數(shù)據(jù)采集的過程中,信息在沒有入侵攻擊的信息侵入時,都是一些常用的系統(tǒng)處理操作。數(shù)據(jù)的采集主要的任務就是對報文進行無損捕獲,對于采集到的數(shù)據(jù)能不能成為訓練數(shù)據(jù),那就要取決于所采集到時段的數(shù)據(jù)質(zhì)量。

  2.3 SFCM算法模塊

  聚類分析是當前我國運用的十分重要的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),在實際運用當中發(fā)揮了十分重要的作用。聚類分析首先將數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)對象根據(jù)性質(zhì)進行分組,這樣每個組內(nèi)部數(shù)據(jù)大致類似。但是各組之間,數(shù)據(jù)的相似性卻較低。然后運用SFCM算法從各組中計算出與網(wǎng)絡安全相關的系統(tǒng)特征屬性。然后按照提取出的屬性,設計出導致出現(xiàn)安全事件的分類模型。從而大大降低了由于人為因素導致的在入侵模式分析時的失誤,達到對安全事件進行識別的自動化程度。

  3 結(jié)語

  隨著計算機網(wǎng)絡技術(shù)的快速發(fā)展,人們在 享 受 網(wǎng)絡帶來的利益之后,更加擔心的是網(wǎng)絡使用的安全性。 入侵檢測是一種具有高度積極性質(zhì)的網(wǎng)絡安全防護技術(shù),數(shù)據(jù)挖掘流失一種能夠有效地對高維的、動態(tài)變化的大量流式數(shù)據(jù)進行挖掘的方法。將入侵檢測與數(shù)據(jù)挖掘與識別相結(jié)合,一定能夠為我國的網(wǎng)絡安全打造一個堅固的防護網(wǎng)。

  參考文獻

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  [2]張凈,孫志揮,宋余慶等。基于信息論的高維海量數(shù)據(jù)離群點挖掘[J].計算機科學,2011,(07)。

  [3]高崢,陳蜀宇,李國勇;旌先肭謾z測系統(tǒng)的研究[J].計算機技術(shù)與發(fā)展,2010,(06)。

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