改进的Apriori算法的入侵检测系统研究

陈真

（韩山师范学院 潮州师范分院办公室，广东 潮州 521012）

改进的Apriori算法的入侵检测系统研究

陈真

（韩山师范学院 潮州师范分院办公室，广东 潮州 521012）

综述了数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用，阐述了关联规则分析在网络入侵检测中的应用原理和最新的研究与改进，并指出了目前存在的问题和未来研究的方向.改进由k阶频繁项集生成k+1阶候选频繁项集时的连接和剪枝策略；改进对事务的处理方式，当所有联接完成时只扫描一遍Lk-1，减少Apriori算法中的模式匹配所需的时间开销.实验表明，该算法应用于此系统来提取用户行为特征和入侵模式特征，提高了整个系统的性能.

关联规则；频繁项集；候选项集；Apriori算法；Apriori_ids算法；入侵检测

入侵检测系统（intrusion detection system，IDS）是通过扫描操作系统的审计数据或网络数据包信息来检测未经过授权或非法进入系统和网络或者滥用系统和网络的用户行为的系统，该系统通过系统审计记录、分析和检测网络流量等手段来识别系统中的存在非法入侵的行为，及时地判断、记录并报警，使系统管理人员及时采取有效的措施来弥补系统漏洞.美国哥伦比亚大学Wenke Lee最早[1]提出将数据挖掘技术应用于入侵检测系统，在检测中将审计记录数据和网络数据进行预处理及关联规则挖掘分析，将产生的关联规则添加到关联规则库中去，然后通过关联规则库中的规则匹配来判断用户行为是否入侵，从而达到提高检测系统的可……