資料介紹
針對計算機網(wǎng)絡訪問請求具有實時到達以及動態(tài)變化的特點,為了實時檢測網(wǎng)絡入侵,并且適應網(wǎng)絡訪問數(shù)據(jù)的動態(tài)變化,提出一個基于數(shù)據(jù)流的網(wǎng)絡入侵實時檢測框架。首先,將誤用檢測模式與異常檢測模式相結合,通過初始聚類建立由正常模式和異常模式構成的知識庫;其次,采用數(shù)據(jù)點與數(shù)據(jù)簇之間的不相似性來度量網(wǎng)絡訪問數(shù)據(jù)與正常模式和異常模式的相似性,從而判定網(wǎng)絡訪問數(shù)據(jù)的合法性;最后,當網(wǎng)絡訪問數(shù)據(jù)流發(fā)生演化時,通過重新聚類來更新知識庫以反映網(wǎng)絡訪問的最近狀態(tài)。在入侵檢測數(shù)據(jù)集KDDCup99上進行實驗,當初始聚類的樣本數(shù)為10000,緩沖區(qū)聚類的樣本數(shù)為10000,調節(jié)系數(shù)為0.9時,召回率達到91. 92%,誤報率達到0.58%,接近傳統(tǒng)非實時檢測模式的結果,但整個學習和檢測過程只需掃描網(wǎng)絡訪問數(shù)據(jù)一次,并引入了知識庫的更新機制,在入侵檢測的實時性和適應性方面更具有優(yōu)勢。
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