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一种新的基于数据挖掘技术的异常入侵检测系统研究
摘要：
随着互联网的普及，网络安全问题越来越受到人们的关注。传统的基于规则的入侵检测系统已经不能满足当前多样化和复杂的入侵手段。因此，本文提出了一种基于数据挖掘技术的异常入侵检测系统。该系统通过采集大量安全日志数据，利用机器学习和数据挖掘算法对数据进行分析和建模，从而预测系统中进行的所有网络活动是否异常，以及确定是否存在有害入侵。本文详细介绍了该系统的架构、算法和实现细节，并使用KDDCup1999数据集进行了实验验证，结果表明该系统有效地识别了入侵，并准确地分类了攻击类型。
关键词：数据挖掘，异常入侵检测，机器学习，网络安全，KDDCup1999
引言：
随着互联网的快速发展，网络安全问题越来越受到人们的重视。入侵检测系统作为网路安全的重要组成部分，也越来越受到关注。传统的基于规则的入侵检测系统已经不能满足当前多样化和复杂的入侵手段。基于这种状况，本文提出了一种基于数据挖掘技术的异常入侵检测系统。该系统通过采集大量安全日志数据，利用机器学习和数据挖掘算法对数据进行分析和建模，从而预测系统中进行的所有网络活动是否异常，以及确定是否存在有害入侵。本文详细介绍了该系统的架构、算法和实现细节，并使用KDDCup1999数据集进行了实验验证，结果表明该系统有效地识别了入侵，并准确地分类了攻击类型。
本文的结构如下：第二部分介绍了该系统的架构设计；第三部分详细介绍了机器学习和数据挖掘算法在该系统中的应用；第四部分介绍了系统的实现细节；最后一部分给出了实验结果分析和结论。
二、系统架构设计
该系统的主要目标是监测网络数据流量并检测异常行为。该系统的工作流程如下图所示。
首先，采集网络数据并进行预处理。该系统采集原始网络流量数据，包括网络连接和事件数据。对于每个数据包，采集的信息包括包头部、源地址、目标地址、端口号等。然后，对原始数据进行数据清洗、统计和聚合处理，使数据变得易于理解和分析。
接着，使用机器学习和数据挖掘技术分析数据。使用机器学习算法能够处理大量数据并提取有用信息。使用数据挖掘技术能够分析复杂关系，识别常见模式并预测未来趋势。在该系统中，使用的机器学习算法有：决策树、朴素贝叶斯和支持向量机；使用的数据挖掘算法有：关联规则、聚类和异常检测。数据挖掘技术可以帮助识别与正常数据流量不匹配的异常模式，并提高识别准确性。
然后，将过滤后的数据输入到异常检测模块中进行检测。本文使用典型的统计学方法，利用基于分类器的方法，从输入的数据中选择几个恰当的属性进行判断。这些属性在进行异常检测时起到了重要作用。对于有异常威胁的输入数据，异常检测模块会发出警告。该系统监控所有的网络活动，并发送通知给系统管理员。管理员可以根据统计和分析结果进行更深入的调查。
三、机器学习和数据挖掘算法应用
在该系统中，机器学习和数据挖掘算法应用非常广泛。下面介绍具体的算法：
1、数据预处理
在对原始数据进行分析之前，必须进行数据预处理，包括数据清洗、缺失值处理和统计汇总等。数据预处理的目标是减少误差率并提高准确性。
2、决策树
决策树是一种常见的有监督学习算法。在该系统中，应用决策树用于分类探测系统的行为，以及确定每个网络连接的归类。
3、朴素贝叶斯
朴素贝叶斯是一种有监督学习算法，它可以解决分类问题。在该系统中，朴素贝叶斯被用于分类网络流量和特定事件的类型。
4、支持向量机
支持向量机是一种有监督学习算法，它可以解决分类和回归问题。在该系统中，支持向量机被用于分类网络连接和特定事件的归类，以及确定异常网络流量特征的分类。
5、关联规则
关联规则是一种数据挖掘算法。它可以通过识别文章中相关的项集，确定这些项的关联度。在该系统中，关联规则被用于发现特定事件的关联性，并确定这些事件是否具有潜在的威胁。
6、聚类
聚类是一种无监督学习算法。它可以将相似的数据分组成一些较小的集合。在该系统中，聚类被用于将网络连接分组，以便更好地理解连接的类型和行为。
7、异常检测
异常检测是一种数据挖掘技术。它被用于识别与正常数据流量不匹配的异常模式。在该系统中，异常检测被用于识别已知威胁和未知威胁。
四、系统实现细节
在实现该系统时，采用了Python编程语言和一些常见的Python模块库。数据存储在MySQL数据库中，并使用PyMySQL模块库进行交互。使用Scikit-learn和Weka来实现基于机器学习的分类器和算法。在异常检测模块中使用了统计模型，包括均值和标准差，并应用了Box-and-Whiskers图，用于查看异常游离值。
五、实验结果分析和结论
在本文中，使用了KDDCup1999数据集进行了实验验证。该实验使用了五种不同的分类器和算法：决策树、朴素贝叶斯