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基于数据挖掘的网络入侵检测关键技术研究综述报告
随着网络技术不断发展，网络恶意入侵事件也日益增多，对网络安全造成了很大的威胁。网络入侵检测是保障网络安全的重要手段之一，在现有的安全防护手段中起着至关重要的作用。然而，传统的网络安全防护手段往往无法完全满足实际的安全需求，因此，基于数据挖掘的网络入侵检测成为了研究的热点之一。本文将对该领域的关键技术进行综述。
1.数据预处理
在网络入侵检测中，数据预处理是一个关键的技术。由于网络流量庞大，网络入侵信息往往被淹没在海量的正常流量之中，因此需要对数据进行采样、过滤、归一化等处理，以确保数据的质量和精准性。同时，对数据进行特征提取也是非常重要的，目前常用的特征提取方法有统计学特征提取和机器学习特征提取。
2.分类算法
在网络入侵检测中，分类算法是最为常见的技术之一。常用的分类算法包括决策树、神经网络、支持向量机等。其中，神经网络的分类效果比较好，可以根据实际情况进行优化。支持向量机(SVM)是一种有效的分类算法，它能够在高维空间中处理非线性分类问题，因此在网络入侵检测中应用得比较广泛。
3.关联规则
关联规则是数据挖掘中常用的一种技术，在网络入侵检测中也有重要应用。通过发现不同属性之间的关联性，可以提高检测的准确率。关联规则挖掘可用于发现不同的网络攻击方式以及两种或两种以上的攻击之间的关系。
4.异常检测
异常检测是一种基于统计学原理的检测技术。其主要思想是将正常网络流量与异常流量进行比较，通过分析网络流量中的一些异常行为，对异常数据进行检测。基于异常检测的技术可以有效地检测各种形式的网络入侵，但是对于大规模数据的检测还是比较困难的，需要通过优化算法来提高检测的效率。
综合以上，基于数据挖掘的网络入侵检测技术是一种非常有效的手段，可以有效地提高网络安全性和保护网络的安全。然而，该技术仍然存在一些挑战，如如何在数据预处理上进行优化、如何选择最优的分类算法和异常检测算法等，都有待进一步的研究和探索。实际应用中，需要根据具体情况综合运用多种技术手段，在不断实践与细化中不断提高安全防护效果。