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基于數據流SFCM挖掘的入侵檢測系統(tǒng)模型論文
1 我國的入侵檢測系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)及亟待解決的問題
近年來，我國的網絡安全受到各行各業(yè)人士 的 普遍關注。許多相關學者致力于維護網絡安全的研究當中，導致我國網絡安全技術得到普遍提升。但是有關網絡攻擊的情況還是不斷出現(xiàn)。其中有一個很重要的原因就是，網絡攻擊也在以同樣的速度，甚至更快的速度向前發(fā)展。對實際情況進行分析，主要包括以下幾個方面：攻擊攻擊向自動化的方向發(fā)展。前些年，我國出現(xiàn)的主要網絡攻擊都是通過手工的方式進行的，但是通過近幾年的發(fā)展，自動化攻擊幾乎成了網絡攻擊的新常態(tài)。通過分析，入侵檢測技術面臨的挑戰(zhàn)主要包括以下幾個方面。
1.1如何提升入侵檢測技術的檢測速度
在網絡信息技術的飛速發(fā)展和多元化變化 之 下，網絡的發(fā)展已經漸漸超出了摩爾定律的規(guī)律。尤其是在網絡帶寬的快速增長條件下，入侵檢測技術的發(fā)展已經無法滿足新時期網絡發(fā)展的要求。如果檢測技術漸漸跟不上網絡數據傳輸速度的要求，就會導致其中的數據包的遺漏。
1.2如何提高入侵檢測系統(tǒng)的準確性
通過對新的入侵檢測手段的運用進行分析 發(fā) 現(xiàn)，誤用檢測系統(tǒng)的特征庫不能及時得到更新是導致信息漏報的主要原因。在異常的檢測系統(tǒng)當中，如何快速分辨哪些 行 為 屬 于 異 常 的，是 一 個 急 需 解 決 的 問 題。從目前的入侵檢測技術系統(tǒng)來看，很多情況下無法判斷該組可疑的數據是由于錯誤操作行為導致的，還是由于入侵攻擊導致的。
1.3如何提升入侵檢測系統(tǒng)的安全性能
入侵檢測系統(tǒng)也是電腦高手常常要攻擊的對象。由于新時期，電腦高手技能的增長，對入侵檢測系統(tǒng)的安全性提出了新的要求。在以前，電腦高手想要入侵計算機網絡，都要講防火墻作為最主要的攻擊對象。隨著入侵檢測系統(tǒng)對計算機網絡信息保護機能的增強，其也漸漸成為電腦高手進行攻擊的重要目標。因此，對提升入侵檢測系統(tǒng)安全性能提供了較大的挑戰(zhàn)。
1.4如何提高入侵檢測系統(tǒng)的自主學習能力
我國傳統(tǒng)的入侵檢測規(guī)則，主要依賴的是手 工 進行添加。手工與自動化相比必然存在較大的劣勢，不僅更新速度較慢，實時性能也較差。往往是當不安全狀況發(fā)生之后，才開始采取相應的措施進行補救。
2 基于數據流SFCM挖掘的入侵檢測系統(tǒng)模型
2.1數據流采集模塊
數據采集 模 塊 的 主 要 任 務 就 是 無 損 捕 獲 網 絡 報文。而且，還要進行一些較為簡單的報文檢測，對一些錯誤的報文進行排查。在之前進行數據采集時，其網絡上的數據流是網絡正常使用時一段時間的數據流，即使沒有受到任何的攻擊，也有可能存在一定的干擾噪聲。由于這些數據能作為訓練數據，數據采集模塊的主要任務就是進行網絡報文的無損捕獲，與此同時，還需要去完成一些簡單斷為正常模型提供就有效的數據。
2.2數據流整理模塊
該模塊主要負責的就是訓練數據整理、數 據 除 去噪音等工作，數據流的整理模塊在進行數據采集的過程中，信息在沒有入侵攻擊的信息侵入時，都是一些常用的系統(tǒng)處理操作。數據的采集主要的任務就是對報文進行無損捕獲，對于采集到的數據能不能成為訓練數據，那就要取決于所采集到時段的數據質量。
2.3 SFCM算法模塊
聚類分析是當前我國運用的十分重要的數據挖掘技術，在實際運用當中發(fā)揮了十分重要的作用。聚類分析首先將數據集中的數據對象根據性質進行分組，這樣每個組內部數據大致類似。但是各組之間，數據的相似性卻較低。然后運用SFCM算法從各組中計算出與網絡安全相關的系統(tǒng)特征屬性。然后按照提取出的屬性，設計出導致出現(xiàn)安全事件的分類模型。從而大大降低了由于人為因素導致的在入侵模式分析時的失誤，達到對安全事件進行識別的自動化程度。
3 結語
隨著計算機網絡技術的快速發(fā)展，人們在 享 受 網絡帶來的利益之后，更加擔心的是網絡使用的安全性。 入侵檢測是一種具有高度積極性質的網絡安全防護技術，數據挖掘流失一種能夠有效地對高維的、動態(tài)變化的大量流式數據進行挖掘的方法。將入侵檢測與數據挖掘與識別相結合，一定能夠為我國的網絡安全打造一個堅固的防護網。
參考文獻
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