20、基于数据挖掘的入侵检测技术解析

基于数据挖掘的入侵检测技术解析

在当今数字化时代，网络安全至关重要，入侵检测作为保障网络安全的关键技术，一直备受关注。数据挖掘技术在入侵检测领域的应用，为我们提供了更高效、准确的检测方法。本文将深入探讨基于数据挖掘的入侵检测技术，包括误用检测、决策树算法以及数据挖掘模型在攻击检测中的应用。

1. 误用检测

误用检测主要是搜索已知的欺诈模式，这是当前商业入侵检测系统常用的策略。不过，这种方法的局限性在于只能检测符合预定义模式的入侵行为。常见的误用检测方法包括专家系统、签名分析和数据挖掘。

1.1 专家系统

专家系统通过一组固定规则来处理非法定位，将审查事件转换为具有语义意义的记录，再利用归纳引擎根据这些规则和数据得出结论。以下是一些典型的专家系统：
- GIDS（网格入侵检测系统） ：它包含描述目标系统的事实和启发式规则，能从目标系统审查轨迹中识别特定的违规行为。
- C - BEST（基于构造的专家系统） ：这是一个基于标准的前向绑定专家系统，已应用于基于签名的入侵检测多年。其原理是指定恶意行为的特征，然后监控系统活动产生的事件流，以识别入侵签名。该系统具有标准定义语言，非专家也能使用。它最初在国家计算机安全中心（NCSC）的MIDAS ID框架中部署，后来被选为NIDES（IDES模型的替代方案）的基于标准的归纳引擎，还用于EMERALD的专家（一种通用签名分析引擎）。

下面是误用检测专家系统（MDES）的流程图：

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