29、网络入侵检测与分布式数据库关联规则挖掘技术解析

网络入侵检测与分布式数据库关联规则挖掘技术解析

在当今数字化时代，网络安全和数据挖掘是两个至关重要的领域。网络入侵检测能够保护网络免受各种攻击，而数据挖掘则有助于从海量数据中发现有价值的信息。本文将深入探讨网络入侵检测中的DBN - SVM混合方案以及分布式数据库中的多智能体关联规则挖掘技术。

网络入侵检测：DBN - SVM混合方案

NSL - KDD数据集

NSL - KDD数据集是从完整的KDD’99数据集中挑选出来的记录，它解决了KDD’99基准的一些问题。每个NSL - KDD连接记录包含41个特征，如协议类型、服务和标志等，并且被标记为正常或攻击，攻击类型分为以下四类：
- DoS（拒绝服务攻击） ：例如Neptune、Smurf、Pod和Teardrop。
- R2L（远程到本地的未授权访问） ：如Guess - password、Ftp - write、Imap和Phf。
- U2R（未授权获取根权限） ：例如Buffer - overflow、Load - module、Perl和Spy。
- Probing（探测攻击） ：像Port - sweep、IP - sweep、Nmap和Satan。

NSL - KDD训练集包含22种训练攻击类型，测试集中还有额外的17种类型。

DBN结构

深度信念网络（DBN）有两种不同的应用方式，一是在应用支持向量机（SVM）作为分类器之前作为降维方法，二是自身作为分类器。