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基于数据挖掘的网络入侵检测系统研究与实现的中期报告
1.研究背景及意义
网络入侵是一种极为常见的网络安全问题，它可以导致网络系统的崩溃、敏感信息的泄露等严重后果。为了有效地防范网络入侵，网络入侵检测系统成为重要的研究领域。在现有的网络入侵检测系统中，大多数依靠规则库或特征库进行检测，这些方法的局限性在于检测的准确率和适应性较低。
由于互联网的快速发展，数据规模猛增，利用数据挖掘技术对网络通信数据进行分析、挖掘可以更加全面、精确地发现网络入侵。因此，本研究旨在通过应用数据挖掘技术构建网络入侵检测系统，提高网络入侵检测系统的准确性和适应性。
2.研究思路和方法
本研究的研究思路和方法如下：
（1）数据采集：从网络实验室的数据集中采集网络通信数据，分析特征、建立数据挖掘模型。
（2）特征选择：采用特征选择方法选择性能优秀的网络通信特征，并对特征进行预处理和降维处理。
（3）模型构建：应用数据挖掘算法构建网络入侵检测模型，包括分类模型、异常检测模型等。
（4）系统实现：基于Python语言和Scikit-learn等数据挖掘工具包实现网络入侵检测系统，完成数据的实时采集、特征提取、入侵检测等功能。
3.研究进展与计划
目前本研究已完成数据采集和预处理、特征选择、并使用决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等算法构建了分类模型和异常检测模型，模型的精度都在90%以上。下一步计划是使用实时在线数据进行训练、改进模型，进一步提高检测准确度和适应性，最终实现基于数据挖掘的网络入侵检测系统的设计和实现。