【摘 要】
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在异常检测模块中,该文使用关联规则来标识系统的正常行为模式,然后根据对实时网络数据包的分解和模式匹配,判定该数据包是否属于异常.经典的关联规则挖掘算法Apriori算法具
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在异常检测模块中,该文使用关联规则来标识系统的正常行为模式,然后根据对实时网络数据包的分解和模式匹配,判定该数据包是否属于异常.经典的关联规则挖掘算法Apriori算法具有简洁和完备的优点,但是算法运算量过大导致每次挖掘时间过长,无法满足入侵检测系统实时性的要求,而且算法导致系统I/O负荷过重.该文在Apriori算法的基础上,着重从运算量和系统负荷两方面进行优化,实验结果表明,优化后的算法在性能上有较大提高.特征检测模块部分,该文根据专家系统原理来组织特征库的管理和对入侵攻击进行模式匹配以及检测判决,并根据已经被确定的入侵攻击特征建立入侵检测先验特征库,作为入侵检测专家系统的知识库.同时为了提高专家系统的检测判决效率,该文采用了Rete模式匹配算法来提高系统的性能.在该文设计的协同入侵检测系统中,集成了以上所述的两个模块,并让它们依照一定的策略协同工作.文章最后采用标准入侵检测数据集(包括原始数据集和测试数据集)对协同检测系统进行了测试,并且在实验室内部局域网上进行了实时的入侵攻击测试.
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