基于模糊关联规则挖掘的网络入侵检测算法

摘要：

为了有效解决当前网络入侵检测算法存在的缺陷,提高网络的安全性,提出基于模糊关联规则挖掘的网络入侵检测算法.首先收集网络数据,提取网络入侵行为的特征;然后采用模糊关联规则算法对入侵行为特征进行挖掘,选择入侵行为最有效的特征,减少特征之间的关联度;最后支持向量机根据"一对多"的思想建立网络入侵检测的分类器,以KDD CUP数据为例对网络入侵检测性能进行分析.结果表明,该算法的网络入侵检测正确率超过了95%,检测结果要明显好于其他检测算法,易实现,可以用于大规模网络的在线入侵检测分析.

关键词：网络安全、入侵检测、关联规则、数据挖掘

所属期刊栏目：40

分类号：TN915.08-34;TP391

在线出版日期：2017-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：86-88,92