Research of Anomaly Detection System Based on Data Mining
基于数据挖掘的异常入侵检测系统研究

网络上不断出现新的攻击方法，要求入侵检测系统具有能检测新的未知攻击的异常检测能力。本文提出了一个基于数据挖掘的异常入侵检测系统ADESDM。ADESDM系统提出了同时从网络数据的协议特征，端口号和应用层数据中挖掘可疑行为的方法。在挖掘过程中，不但采用了基于强规则的关联规则挖掘方法，还针对强规则挖掘方法的缺点，提出了基于弱规则的关联规则挖掘方法，来检测那些异常操作少，分布时间长等不易检测的的网络攻击。同时利用网络通信的时间、方向、端口号、主机地址等属性之间的影响，建立以各属性为节点的贝叶斯网络作为异常判别器，进一步判别关联规则挖掘中发现的可疑行为，提高了系统检测的准确率。