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基于数据挖掘的入侵检测系统的研究的综述报告
随着计算机网络的普及和应用，网络安全问题日益凸显，而入侵检测系统作为网络安全领域中的重要技术手段之一，一直备受业界和学界的关注。数据挖掘是入侵检测系统发展中的重要支撑技术，通过对海量网络数据进行分析、挖掘，提取出入侵行为的特征和规律，从而实现入侵检测、预警和响应等功能。本文将从数据挖掘的角度，对基于数据挖掘的入侵检测系统的研究进行综述。
一、入侵检测系统的发展历程
入侵检测系统起源于20世纪70年代，当时主要是针对安全事件的响应和处理。直到80年代披露了第一批电脑病毒后，人们开始意识到需要一种自动化的安全监控和检测系统，随着计算机网络的快速发展，入侵检测技术也得到了迅速的发展。90年代初，CurtinUniversityofTechnology提出了一个基于网络流量监控和分析的入侵检测系统，并在1992年推出了第一个入侵检测系统——NIDSS（网络入侵检测系统）。此后，入侵检测系统逐步被广泛应用于各个领域，并逐步发展成为一种基于网络数据挖掘的智能检测技术。
二、基于数据挖掘的入侵检测系统的研究进展
数据挖掘技术作为一种从大型数据中发现隐藏的知识的数据处理技术，被广泛应用于入侵检测系统中。基于数据挖掘的入侵检测系统包括了输入数据预处理、特征选取、建立模型、训练模型、更新模型以及基于模型的入侵检测等几个主要步骤。目前，基于数据挖掘的入侵检测系统主要采用的模型方法有以下几种。
1.神经网络入侵检测模型
神经网络是一种基于计算机仿生学的模型，其网络结构可以非常接近于人脑，甚至可以逼近人脑的神经元的结构。在入侵检测领域，针对常用的入侵类别和攻击方式，可以利用神经网络来建立相应的入侵检测模型。神经网络入侵检测模型具有良好的学习能力和自适应性，能够有效地检测恶意行为。
2.贝叶斯入侵检测模型
贝叶斯入侵检测模型采用贝叶斯公式对网络数据进行分类和预测。具体而言，通过利用已经发生的恶意事件数据和网络常规数据，建立起相应的统计模型，利用统计方法分析自身的联合概率及条件概率，对新的网络数据进行分类预测。贝叶斯模型的优点是能够很好地解决样本不均衡的问题，但其缺点在于计算复杂度较高。
3.决策树入侵检测模型
决策树入侵检测模型是一种基于树形结构的分类模型，其优点是易于理解和使用，在设计模型时可以根据具体的安全要求和场景进行灵活的调整。决策树模型的缺点在于容易过拟合，因此需要对决策树进行剪枝和优化，提高其泛化能力和准确率。
三、结论
随着网络安全问题日益加剧，入侵检测技术成为重要的研究方向，而基于数据挖掘的入侵检测系统具有计算量小、效果好的特点，其研究也日益受到关注。未来，基于数据挖掘的入侵检测系统的研究方向将更注重提高其智能化和自适应性，进一步完善入侵检测技术，实现更好的安全防护。