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入侵检测技术毕业论文

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入侵检测技术毕业论文简介

1.3本课题研究的途径与意义
聚类是模式识别研究中非常有用的一类技术。用聚类算法的异常检测技术就是一种无监督的异常检测技术技术,这种方法可以在未标记的数据上进行,它将相似的数据划分到同一个聚类中,而将不相似的数据划分到不同的聚类,并为这些聚类加以标记表明它们是正常还是异常,然后将网络数据划分到各个聚类中,根据聚类的标记来判断网络数据是否异常。
本课题是网络入侵检测技术的研究,主要介绍模式识别技术中两种聚类算法,K-means算法和迭代最优化算法,并阐述此算法在入侵检测技术技术中的应用原理,接着分析这两种算法具体应用时带来的利弊,最后针对算法的优缺点提出自己改进的算法,并对此算法进行分析,可以说这种算法是有监督和无监督方法的结合,是K-means算法和迭代最优化算法的折中,是一种较理想的算法。
通过研究本课题,可以了解入侵检测技术技术的发展历程,及国内外研究水平的差距,熟悉各种入侵检测技术原理方法的异同,以便今后对某种检测技术方法作进一步的改进时能够迅速切入要点;在对入侵检测技术技术研究的同时,认真学习了模式识别这门课程,这是一门交叉学科,计算机毕业设计模式识别已经在卫星航空图片解释、工业产品检测技术、字符识别、语音识别、指纹识别、医学图像分析等许多方面得到了成功的应用,但所有这些应用都是和问题的性质密不可分的,学习过程中接触了许多新理论和新方法,其中包括数据挖掘,统计学理论和支持向量机等,极大的拓展了自己的知识面,这所带来的收获已经不仅仅停留在对入侵检测技术技术研究这个层面上。
2 入侵检测技术原理
入侵检测技术(Intrusion Detection)的定义为:识别针对计算机或网络资源的恶意企图和行为,并对此做出反应的过程。IDS则是完成如上功能的独立系统。IDS能够检测技术未授权对象(人或程序)针对系统的入侵企图或行为(Intrusion),同时监控授权对象对系统资源的非法操作(Misuse)。
入侵检测技术作为一种积极主动的安全防护技术,提供了对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护,在网络系统受到危害之前拦截和响应入侵。入侵检测技术系统能很好的弥补防火墙的不足,从某种意义上说是防火墙的补充,帮助系统对付网络攻击,扩展了系统管理员的安全管理能力(包括安全审计、监视、进攻识别和响应),提高了信息安全基础结构的完整性。它从计算机网络系统中的若干关键点收集信息,并分析这些信息,看看网络中是否有违反安全策略的行为和遭到袭击的迹象。入侵检测技术被认为是防火墙之后的第二道安全闸门,在不影响网络性能的情况下能对网络进行监测,从而提供对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护。这些都通过它执行以下任务来实现:
   ◆ 监视、分析用户及系统活动;
   ◆ 系统构造和弱点的审计;
   ◆ 识别反映已知进攻的活动模式并向相关人士报警;
   ◆ 异常行为模式的统计分析;
   ◆ 评估重要系统和数据文件的完整性;
   ◆ 操作系统的审计跟踪管理,并识别用户违反安全策略的行为。
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