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聚类算法在IDS特征分析中的应用

Form: 论文之家作者：赖立 Publish: 2007-11-23 Hits:-

【中文题名】

聚类算法在IDS特征分析中的应用

【英文题名】

【学科专业】

计算数学

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2007-11-23

【中关键词】

聚类算法,特征提取,入侵检测系统,人工免疫系统,,

【英关键词】

clustering algorithm,feature analysis,intrusion detection system,artificial immune system,

【分类导航】

工业技术>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机的应用>计算机网络>一般性问题

【论文摘要】

随着网络技术和网络规模的不断发展,Internet在为我们带来机遇和丰富的网络资源的同时,也带来了恶意入侵的风险。在网络入侵日益增加的今天,如何有效地保护系统和网络资源的安全就显得十分重要了。入侵检测系统(IDS:Intrusion Detection System)是网络安全体系中重要的一环。现在市场上有许多入侵检测系统,但它们都面临一个共同的问题,就是难于识别未知的入侵行为。解决这一问题的根本途径是提高IDS的智能性,人工免疫系统(AIS:Artificial Immune System)模拟生物免疫系统耐受性、分布性、鲁棒性、自适应性、多样性和自组织性等优点,具有较好的智能性,能很好的解决入侵检测系统准确率低,漏报误报率高的缺点,同时对未知入侵行为也有较好的检测能力,已经逐渐成为研究的热点。目前人工免疫模型的建立普遍存在着难以建立自体/非自体集的问题,而采用随机生成的方式往往和实际数据没有直接联系。建立自体/非自体集的关键,是如何有效地对数据进行特征编码。本文依托四川省科技厅基础研究项目“智能入侵检测系统的关键技术研究”,结合人工免疫系统特点,采用数据挖掘中的聚类算法,提出...

【论文题纲】

摘要	4-5
ABSTRACT	5-9
第一章绪论	9-12
第二章入侵检测概述	12-22
2.1 为什么需要入侵检测系统	12
2.2 入侵检测术语	12-14
2.3 入侵检测原理	14
2.4 入侵检测分类	14-17
2.4.1 基于网络的入侵检测	14-16
2.4.2 基于主机的入侵检测	16-17
2.5 入侵检测系统目前存在的问题	17-18
2.6 入侵检测的发展方向	18-22
第三章人工免疫网络概述	22-34
3.1 基本概念及免疫机理	22-23
3.2 免疫算法	23-24
3.3 生物免疫系统和基于免疫机理的人工免疫系统的比较	24-30
3.3.1 生物免疫系统基本特征	25-28
3.3.2 生物免疫系统和人工免疫系统的比较	28-30
3.4 两种典型的人工免疫网络	30-31
3.4.1 资源受限人工免疫系统	30-31
3.4.2 AINET：进化人工免疫网络	31
3.5 人工免疫系统的历史、研究现状和发展方向	31-34
第四章聚类算法在入侵检测中的应用	34-47
4.1 聚类算法简介	34-35
4.1.1 原理	34
4.1.2 算法步骤	34-35
4.2 聚类算法在网络入侵检测中的应用	35-42
4.2.1 应用于网络入侵检测的聚类算法的研究	35-36
4.2.2 属性聚类算法与网络入侵检测结合的可行性分析	36-38
4.2.3 数据集的编码	38-40
4.2.4 算法描述	40-42
4.3 数据实验	42-47
4.3.1 实验设计	42-45
4.3.2 实验结果及其分析	45-47
第五章结束语	47-48
致谢	48-49
参考文献	49-51
攻硕期间取得的研究成果	51-52

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.376513



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