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基于序列模式挖掘的入侵检测研究的中期报告
一、研究背景
网络安全一直是企业和政府机构关注的焦点，网络入侵是网络安全的重要问题之一。传统的入侵检测方法通过构建特征集合对网络流量进行分类，但这种方法在面临多样性事件、未知威胁和漏报错报等问题时效果不尽如人意。基于序列模式挖掘的入侵检测方法，通过挖掘网络日志中的序列模式，将网络流量进行分类，能够有效提高入侵检测的准确率和效率。
二、研究目标
本研究旨在探究基于序列模式挖掘的入侵检测方法，并对其进行改进与优化，提高入侵检测准确率和效率。
三、研究进展
1.数据集搜集与预处理
本研究采用了KDDCup1999数据集作为实验数据集。对数据集进行了预处理，包括去除重复数据、替换缺失值、规范化数据等操作。
2.序列模式挖掘
本研究采用了SPADE算法对预处理后的数据集进行序列模式挖掘。SPADE算法是一种基于Apriori算法的频繁模式挖掘算法，其主要思想是将序列划分为窗口，然后对每个窗口进行Apriori算法挖掘，最后合并频繁模式得到全局频繁模式。
3.入侵分类
本研究采用了基于规则的入侵分类方法，即将频繁模式与已知入侵规则进行比对得出入侵类型。在此基础上，本研究还采用了支持向量机（SVM）对入侵进行分类，提高了入侵检测的准确率。
4.实验结果
本研究采用了KDDCup1999数据集进行实验，得出的结果如下：
-在采用基于规则的入侵分类方法时，准确率为78.7%，召回率为80.3%。
-在采用SVM分类时，准确率为89.5%，召回率为93.2%。
四、下一步工作
1.对入侵检测进行优化，提高准确率和效率。
2.探究多分类问题下的序列模式挖掘方法。
3.扩展实验数据集，验证模型的鲁棒性和通用性。