基于联合数据挖掘的网络异常检测系统的研究.docx

基于联合数据挖掘的网络异常检测系统的研究
随着互联网技术的不断发展和普及，网络安全问题日益突出，网络攻击事件也层出不穷。为了保护网络安全，网络异常检测成为一项非常重要的工作，旨在及时发现和阻止恶意攻击行为。因此，本文提出了一种基于联合数据挖掘的网络异常检测系统，以帮助网络管理员及时检测网络安全异常事件。
一、引言
随着互联网的普及和发展，网络攻击事件也层出不穷，成为影响网络安全的重要因素之一。纵观网络攻击的特点，攻击者都会选择攻击网络中最薄弱的环节。随着网络攻击手段的不断升级，传统的基于规则、模式匹配和统计分析等异常检测技术已经无法满足网络安全需求。因此，本文提出了一种基于联合数据挖掘的网络异常检测系统，以提高网络安全防护能力。
二、传统网络异常检测方法的缺陷
在传统的网络异常检测方法中，主要采用基于规则、模式匹配和统计分析等技术，这些技术存在以下几个问题：
1.针对性差：传统的网络异常检测方法只能处理已经发生的网络攻击事件，无法针对新型的攻击行为起到有效的预防作用。
2.误报率高：传统的网络异常检测方法对于网络中的正常行为也会产生误报，导致网络管理员无从下手。
3.难以处理高维度数据：实际网络数据中有大量的变量，传统方法往往无法处理复杂的高维度数据。
三、基于联合数据挖掘的网络异常检测系统
为了克服传统网络异常检测方法的缺陷，本文提出了一种基于联合数据挖掘的网络异常检测系统。该系统主要包括以下几个模块：
1.数据预处理模块：对网络数据进行清洗、去噪和降维处理，提高数据挖掘的效率和精度。
2.特征选择模块：特征选择是通过对数据属性进行筛选和优化来选择与目标变量密切相关的属性。特征选择模块根据预处理后的数据，采用逐步回归和互信息等技术，选择对网络异常检测有用的属性，降低数据的维度。
3.聚类模块：聚类是指将数据分离成一些基本的不同的分类，在此过程中，同一类的对象之间应该是相似的，而不同类的对象应该是不相似的。聚类模块根据特征选择模块获得的属性，采用k-means算法等聚类技术，对网络数据进行分类。
4.异常检测模块：异常检测模块对聚类模块得到的不同类别数据进行异常检测，通过构建分类器、神经网络等技术找出网络中的异常行为。
四、总结
本文提出了一种基于联合数据挖掘的网络异常检测系统来应对网络攻击的挑战，该系统采用数据预处理、特征选择、聚类和异常检测等技术，能够有效地发现网络中的异常事件。实验证明，该方法在检测网络安全方面表现良好，对于实时性和准确性能够满足网络安全监控的需求。