基于聚类融合的入侵检测

随着互联网的飞速发展,网络安全的问题日趋严重,传统的网络安全技术已难以应对日益繁多的网络攻击。因此入侵检测便应运而生了,而且其重要性日益提高。基于聚类分析的入侵检测已经成为其主要研究方向。聚类分析是一种有效的异常入侵检测方法,可用以在网络数据集中区分正常流量和异常流量。但单一的聚类算法很难达到预期的效果,为了提高入侵检测的效果,文中采用聚类融合技术,提出一种基于Co—assocition的模糊聚类融合算法,通过实验检测能显著提高检测率和降低误报率。     

基于CURE算法的网络用户行为分析

从安全的角度分析网络用户行为,建立了一个基于Netflow统计的用户行为向量数据模型,提出了一个网络用户行为的分析框架,建立了一个分析流程。针对存储网络用户行为的大型数据库选用了一个合适的聚类算法即CURE算法,并对CURE算法进行了基于实际应用的改进。实验结果表明,改进后的CURE算法不仅能很好地聚类,而且能区分出正常行为和异常行为,通过危害行为评价体系分析,聚类得到的异常行为是危害行为的检测率非常高。对于实时网络上的增量数据,文中也给出了增量挖掘的算法,符合网络实时分析的需要。