基于數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)絡(luò)安全審計技術(shù)研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)攻擊問題的日益突出，網(wǎng)絡(luò)安全審計的重要性越來越明顯。決策樹分類是一種有效的基于數(shù)據(jù)挖掘的安全審計方法，但它在處理大規(guī)模安全審計數(shù)據(jù)時遇到如下幾個問題：計算量成倍增長；冗余、干擾屬性的影響；規(guī)則復(fù)雜，過擬合度高。針對這些問題，本文對特征選擇、連續(xù)屬性離散化、分裂屬性選擇以及決策樹剪枝這些安全審計過程中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究。 本文首先研究特征選擇方法，在對現(xiàn)有的特征選擇方法分析的基礎(chǔ)上，采用基于特征相似性的特征選擇算法，以降

2、低審計數(shù)據(jù)維數(shù)，提高審計速度。 第二，針對決策樹分類方法的特點，對審計數(shù)據(jù)進(jìn)行變換，主要是將連續(xù)的屬性值轉(zhuǎn)換為離散的屬性值。通過研究現(xiàn)有的離散化方法，提出一種改進(jìn)的，適合審計數(shù)據(jù)的、計算量小的離散化方法。 第三，采用決策樹分類方法對預(yù)處理后的審計數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。對基于信息熵的分裂屬性選擇標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了分析，在分類效果相對較好的NG標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上提出了一種改進(jìn)方法，通過對比實驗證明該改進(jìn)方法提高了分類速度和準(zhǔn)確率。然后對決策樹剪枝