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基于数据挖掘的数据库入侵检测的研究的中期报告
本研究旨在通过数据挖掘技术来建立一个数据库入侵检测模型，以保护数据库系统的安全。在前期研究中，我们已经完成了对数据集的收集、预处理和特征提取等工作。本中期报告主要介绍我们所采用的数据挖掘算法及其实验结果。
一、算法介绍
本研究所采用的数据挖掘算法主要包括决策树、支持向量机和朴素贝叶斯分类器。具体的算法实现细节如下：
1.决策树
决策树是一种常用的分类算法，其模型可以直观地表示为一颗树形结构。决策树分类器通过对样本数据的属性进行划分，将数据划分为不同的类别。在本研究中，我们采用了ID3算法来构建决策树。
2.支持向量机
支持向量机（SVM）是一种二分类器，其基本思想是在高维空间中找到一个最优的分类超平面，使得不同类别的数据在超平面两侧的间隔最大。在本研究中，我们采用了线性核函数的SVM方法实现数据库入侵检测。
3.朴素贝叶斯分类器
朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯理论的分类算法，其核心思想是利用先验概率和条件概率来计算后验概率，从而进行分类。在本研究中，我们采用了高斯朴素贝叶斯分类器来进行分类。
二、实验结果
我们使用了KDDCup1999数据集作为实验数据，其中包含了来自7个不同类型的网络入侵攻击数据。在实验中，我们将数据集按照80%:20%的比例进行了训练和测试。实验结果如下：
|算法|正确率|召回率|F1-score|
|:-------|:-----|:-----|:-------|
|决策树|86.22%|85.34%|0.8527|
|SVM|92.64%|92.54%|0.9254|
|朴素贝叶斯分类器|81.64%|61.65%|0.6491|
从实验结果可以看出，SVM算法在数据挖掘的数据库入侵检测中表现最好，其正确率和召回率都达到了较高的水平。决策树算法的表现也比较稳定，其在正确率和召回率上的表现相差不大。朴素贝叶斯分类器在正确率上表现较差，但在召回率上表现不错。
三、结论
综合以上分析，我们认为在数据挖掘的数据库入侵检测中，SVM和决策树算法表现较好，而朴素贝叶斯分类器的效果有待提高。在后续的研究中，我们将进行更深入的算法优化和模型调整，以进一步提高检测成功率和准确性。