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关联分析在入侵检测中的研究与应用的中期报告
在入侵检测中，关联分析是一种常用的技术，可以用来发现攻击者的行为模式、攻击路径以及与攻击相关的事件等信息。本报告介绍了关联分析在入侵检测中的研究现状和应用情况。
一、研究现状
关联分析算法是一种频繁模式挖掘技术，它可以发现不同项之间的关联关系。在入侵检测中，关联分析算法可以应用于以下几个方面：
1.检测异常行为。通过对历史数据进行关联分析，可以发现一些异常行为模式，如果当前用户的行为模式与历史异常行为模式相似，则可以判断为异常行为。
2.发现攻击路径。通过对网络流量数据的关联分析，可以发现攻击者的攻击路径，进而确定攻击的来源和目标。
3.检测蠕虫病毒。通过对网络流量数据中出现频率较高的通信方式进行关联分析，可以发现蠕虫病毒的传播路径和进一步目标。
4.提高分类器的准确率。通过将关联分析算法应用到分类器中，可以提高入侵检测的准确率和效率。
目前，关联分析在入侵检测中的研究主要集中在算法和技术的改进上，包括：改进挖掘算法，提高发现规则的可信度，改进关联度的计算方法，优化数据预处理方法等。
二、应用情况
关联分析在入侵检测中的应用已经较为广泛，以下是一些常见的应用情况：
1.基于关联规则的入侵检测系统。
通过对网络流量数据的关联分析，生成一些规则，如果当前网络流量符合这些规则，则可以判断为入侵行为。
2.基于关联规则的入侵检测模型。
通过对训练数据进行关联分析，建立入侵检测模型，对于新的网络流量数据，可以通过该模型进行检测。
3.基于关联规则挖掘的网络安全事件分析系统。
通过对网络流量数据的关联分析，生成一些关键词或主题，帮助安全分析人员快速了解网络安全事件的情况。
4.基于关联规则的行为识别系统。
通过对用户行为数据的关联分析，发现异常行为模式，进而判断为入侵行为或者正常的高风险行为。
以上应用情况都是基于关联分析技术，并结合其他算法和技术进行的综合应用。
三、总结
随着网络安全威胁不断增加，入侵检测技术也在不断的发展。关联分析作为入侵检测技术中的一种，具有其特有的优点和应用价值。未来随着关联分析技术的不断发展和完善，其在入侵检测中的应用将会更加广泛和深入。