一種螞蟻聚類算法及其在入侵檢測(cè)中應(yīng)用的研究.pdf

1、入侵檢測(cè)被認(rèn)為是防火墻之后的第二道安全閘門，是網(wǎng)絡(luò)安全的核心技術(shù)之一。入侵檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)惡意使用計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)資源的行為進(jìn)行識(shí)別和響應(yīng)，它不僅檢測(cè)來自外部的入侵行為，同時(shí)也監(jiān)督內(nèi)部用戶的未授權(quán)活動(dòng)。近年來，入侵檢測(cè)已經(jīng)發(fā)展成為一個(gè)綜合性的學(xué)科領(lǐng)域，將數(shù)據(jù)挖掘、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)應(yīng)用于入侵檢測(cè)中的研究也日益增多。 隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，入侵技術(shù)越來越多樣化，入侵檢測(cè)系統(tǒng)所面臨的數(shù)據(jù)也日益龐大。數(shù)據(jù)挖掘能夠從大型數(shù)據(jù)集

2、中抽取知識(shí)，發(fā)掘數(shù)據(jù)中的有用模式。因此，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與入侵檢測(cè)技術(shù)相結(jié)合，能夠增強(qiáng)入侵檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理能力，發(fā)掘數(shù)據(jù)間的潛在規(guī)則，增強(qiáng)入侵檢測(cè)系統(tǒng)的檢測(cè)能力。 在各種數(shù)據(jù)挖掘方法中，聚類分析是較常用的一種。聚類是將物理或抽象對(duì)象的集合劃分為由類似的對(duì)象組成的多個(gè)類的過程。在各種入侵檢測(cè)系統(tǒng)中，采用聚類分析方法的主要是異常入侵檢測(cè)，例如基于無監(jiān)督聚類的異常入侵檢測(cè)。這種入侵檢測(cè)方法不需要對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行標(biāo)類和嚴(yán)格的過濾，對(duì)未

3、知入侵的檢測(cè)有比較好的效果，而且算法的運(yùn)行效率也比較高。 本文首先介紹了入侵檢測(cè)的發(fā)展歷史，入侵檢測(cè)系統(tǒng)的基本模型以及分類，研究了數(shù)據(jù)挖掘的過程，并詳細(xì)研究了數(shù)據(jù)挖掘中的聚類方法。然后，本文研究了一種螞蟻聚類算法，分析了算法的流程和優(yōu)缺點(diǎn)，并在其基礎(chǔ)上提出了一種名為“雙重螞蟻聚類算法”的聚類算法。雙重螞蟻聚類算法通過添加一種“維護(hù)螞蟻”，減少了算法中孤立點(diǎn)的數(shù)目，改善了算法的聚類效果。然后，本文設(shè)計(jì)了實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ停糜跈z驗(yàn)雙重螞蟻算