基于遗传及关联规则算法的入侵检测系统的研究-自动化基础-论文之家

您现在的位置：硕士论文 >> 电子论文 >> 自动化 >> 自动化基础 >> 正文

基于遗传及关联规则算法的入侵检测系统的研究

Form: 论文之家作者：贺向前 Publish: 2007-3-30 Hits:-

【中文题名】

基于遗传及关联规则算法的入侵检测系统的研究

【英文题名】

Research of Intrusion Detection System Based on Genetic Algorithm and Association Algorithm

【学科专业】

控制理论与控制工程

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2007-3-30

【中关键词】

入侵检测系统,数据挖掘,关联规则算法,遗传算法,,

【英关键词】

Intrusion Detection system,Data Mining,Association Rules Algorithms,Genetic Algorithm,

【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】

入侵检测系统是信息安全领域的一个重要分支,它是不同于“防火墙”技术,“防病毒技术”,“数据加密”技术等传统安全保护技术的一种新的安全保障技术,它不仅能检测来自外部的入侵行为,同时也能监督内部用户未授权的活动。由于入侵检测系统本身存在的一些缺陷,使得当前的入侵检测系统产品的检出率低,误报率高,因此,用户大量弃而不用。但另一方面说明入侵检测技术还不够成熟,有很大的改进空间,特别是基于数据挖掘技术的入侵检测系统产品,如果能够克服技术瓶颈,将会发挥入侵检测系统的重要作用。数据挖掘技术的功能包含的范围相当广泛,如自动预测趋势和行为、关联分析、聚类、分类等。论文只针对基于异常的入侵检测系统,采用关联规则算法挖掘入侵检测系统采集到的数据包和系统日志等数据集,产生入侵检测系统正常的行为规则库,从而实现入侵检测系统的分析模块。关联规则算法的计算量非常大,需要频繁扫描数据库,效率比较低,如果应用于入侵检测系统中,其时实性很难得到保证。其中,关联规则算法中最小支持度和最小置信度设置是影响挖掘效率的重要因素,设置过高,将影响规则的产生;设置过低,时实性又差,是一对比较难以平衡的矛盾。因此,对于入侵检测系...

【论文题纲】

中文摘要	3-4
英文摘要	4-8
1 绪论	8-13
1.1 课题的立项背景	9-10
1.2 国内外研究动态	10-12
1.2.1 入侵检测技术的研究动态	10
1.2.2 数据挖掘技术的研究动态	10-12
1.3 主要内容和章节安排	12-13
2 入侵检测系统概述	13-21
2.1 入侵检测系统模型	13-14
2.2 入侵检测系统的分类	14-15
2.2.1 主机型和网络型	14
2.2.2 基于标志和基于异常	14-15
2.3 入侵检测的过程	15-16
2.3.1 入侵检测的数据采集	15
2.3.2 入侵检测的数据分析	15-16
2.4 分布式入侵检测系统	16-17
2.5 入侵监测技术发展方向	17-18
2.5.1 分布式入侵监测	18
2.5.2 智能化入侵监测	18
2.5.3 全面的安全防御方案	18
2.6 入侵监测系统存在的缺陷	18-21
2.6.1 高误警(误报)率(false positives)	18-19
2.6.2 产品适应能力低	19
2.6.3 大型网络的管理问题	19
2.6.4 缺少防御功能	19-20
2.6.5 评价IDS 产品没有统一标准	20
2.6.6 处理速度上的瓶颈	20-21
3 基于关联规则算法的入侵检测系统	21-34
3.1 关联规则的定义	21-22
3.2 关联规则算法的实现	22-25
3.2.1 关联规则挖掘算法的主要思想	22-24
3.2.2 Apriori 算法的代码实现	24-25
3.2.3 关联规则的优缺点	25
3.3 关联规则挖掘实例	25-30
3.3.1 求频繁项集	26-29
3.3.2 频繁项集产生关联规则	29-30
3.4 入侵检测系统中数据挖掘的数据预处理	30-33
3.4.1 为什么要进行数据预处理	30-31
3.4.2 数据预处理的方法	31-33
3.5 本章小结	33-34
4 遗传算法寻优入侵检测系统关联分析参数	34-43
4.1 遗传算法概述	34-37
4.1.1 遗传算法的构成要素	34-35
4.1.2 遗传算法求解的基本过程	35-37
4.2 遗传算法应用于入侵检测系统	37-38
4.2.1 关联规则挖掘的入侵检测系统的瓶颈	37
4.2.2 遗传算法寻优参数流程图	37-38
4.3 遗传算法的实现	38-40
4.3.1 染色体的产生和编码	38
4.3.2 适应度f 的计算及基因优化	38-39
4.3.3 基因选择	39
4.3.4 基因交叉(Crossover)	39-40
4.3.5 基因突变(Mutation)	40
4.4 遗传算法的代码实现	40-41
4.5 本章小结	41-43
5 实验分析与实验数据	43-50
5.1 实验数据采集和实验环境	43
5.2 关联规则算法部分重要原代码	43-45
5.3 遗传算法的参数设置及部分重要原代码	45-47
5.3.1 群体规模设置	45-46
5.3.2 适应度函数构造	46
5.3.3 遗传算子操作	46-47
5.4 实验测试结果	47-50
6 结束语	50-51
致谢	51-52
参考文献	52-54
附录	54
作者在攻读硕士学位期间发表的论文	54

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.388425



付费论文：有参考文献 300元

1、注册会员 2、购买本文 3、下载文章
注:此文为收费论文，需付费购买。每页大约1000字。

代写论文流程

载入中…

Web lunwenjia


热门搜索：入侵检测系统论文数据挖掘关联规则算法遗传算法

自动化基础最新论文

自动化基础热门论文