数据挖掘与蜜罐融合入侵检测系统

数据挖掘技术与关联规则算法结合，构建入侵检测系统模型。模型通过分析历史入侵数据，提取关联规则，实现入侵事件的检测与预测，提升入侵检测的效率与准确性。

摘要：提出一种改进 Snort 入侵检测系统的规则泛化模型，通过聚类和最近邻泛化等方法增强检测能力，提高了入侵行为检测率，实现了新入侵行为的识别。

负载均衡是多核平台实现高速入侵检测系统的重要技术之一。通过对真实流量的统计分析，发现流阈值与流数目、流字节数之间的变化规律，提出了只调整较大流的动态分流算法HCLF，并完成了原型系统的实现。实验结果表明，与静态哈希算法和新流调整算法相比，HCLF算法在负载均衡度和系统丢包率方面表现出显著的优越性，提高了多核平台高速入侵检测系统对突发流量和应用环境的适应能力。

入侵检测中的数据挖掘流程 数据挖掘在入侵检测技术中扮演着至关重要的角色，它能够帮助我们从海量数据中提取有价值的信息，识别潜在的入侵行为。 一个典型的数据挖掘流程包括以下几个关键步骤： 数据准备: 收集和整理用于入侵检测的原始数据，例如网络流量日志、系统日志、应用程序日志等。 数据清理和集成: 对原始数据进行清洗，去除噪声和冗余信息，并将来自不同来源的数据整合到一起。 数据挖掘: 应用各种数据挖掘算法和技术，从数据中提取有意义的模式和规律，例如异常检测、关联规则挖掘、分类和预测等。 知识表示: 将挖掘出的模式和规律以可理解的方式呈现出来，例如规则、树状结构、图表等，以便安全分析人员理解和利用

使用各种数据挖掘技术进行入侵检测的数据集KDD Cup 1999位于技术前沿。K均值（K = 59）实现了93.077%的准确率和综合F1分数，支持攻击识别率高达0.95，正常识别率达到0.96。决策树表现出92.956%的准确率，全面F1分数为0.95，攻击识别率达到1.0，正常识别率为0.91。这些结果显示出数据挖掘技术在入侵检测中的显著优势。

异常入侵检测技术探究 异常入侵检测，作为网络与信息安全领域的至关重要一环，其主要方法包括： 统计异常检测: 通过建立系统正常行为的统计模型，识别偏离模型的异常行为。 基于特征选择的异常检测: 提取网络流量或系统行为的关键特征，利用特征差异识别异常。 基于贝叶斯推理的异常检测: 利用贝叶斯定理计算事件发生的概率，判断异常出现的可能性。 基于贝叶斯网络的异常检测: 构建网络结构表达变量之间的依赖关系，通过概率推理进行异常检测。 基于模式预测的异常检测: 学习正常行为模式，预测未来行为，将与预测不符的行为判定为异常。 基于神经网络的异常检测: 利用神经网络强大的自学习能力，构建模型识别复杂

OLAM将OLAP与数据挖掘相结合，打造了一款新型的OLAP数据仓库，专为数据挖掘而设计，以满足实际需求。OLAM（联机分析挖掘）正是这种融合的成果。

入侵检测技术是网络安全的核心，随着网络带宽流量的增加，快速检测成为入侵检测系统的重要需求。Snort入侵检测系统通过数据抓取和规则匹配来判断是否遭受攻击，规则质量直接影响系统性能。结合数据挖掘技术，设计并实现基于关联规则的分析器插件，以增强Snort对入侵的识别能力。利用Apriori算法挖掘Snort生成的告警日志，探索潜在的攻击模式，并将关联规则转化为Snort规则。通过SYN Flood攻击测试规则的增强，改进后的Snort系统显著提高了对SYN Flood攻击的检测效率。

数据挖掘报纸上的插图广告带有对象检测，这项工作属于Compagnon项目。该活动在2019年赫尔辛基数字人文黑客期间进行，得益于欧洲项目，利用了在法国传统期刊插图广告下构建的数据集。图显示了数据集的主要特征：1910-1920年期间，在法国期刊（主要是日报）中挖掘的65k插图广告数据，这些广告的期刊数据集从16种日常书目和15种杂志书目中收集了36,000册，265k页。也可以使用其他数据集（法语版，1920-1940）。物体检测Yolo v3已应用于广告图像（请参阅图像检索上的面部和物体检测部分）。使用了七个运输类：自行车，汽车，摩托车，飞机，火车，卡车，船。Yolo v3生成了17.5k注