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基于數據流SFCM挖掘的入侵檢測系統模型論文
1 我國的入侵檢測系統面臨的挑戰及亟待解決的問題
近年來，我國的網絡安全受到各行各業人士 的 普遍關注。許多相關學者致力于維護網絡安全的研究當中，導致我國網絡安全技術得到普遍提升。但是有關網絡攻擊的情況還是不斷出現。其中有一個很重要的原因就是，網絡攻擊也在以同樣的速度，甚至更快的速度向前發展。對實際情況進行分析，主要包括以下幾個方面：攻擊攻擊向自動化的方向發展。前些年，我國出現的主要網絡攻擊都是通過手工的方式進行的，但是通過近幾年的發展，自動化攻擊幾乎成了網絡攻擊的新常態。通過分析，入侵檢測技術面臨的挑戰主要包括以下幾個方面。
1.1如何提升入侵檢測技術的檢測速度
在網絡信息技術的飛速發展和多元化變化 之 下，網絡的發展已經漸漸超出了摩爾定律的規律。尤其是在網絡帶寬的快速增長條件下，入侵檢測技術的發展已經無法滿足新時期網絡發展的要求。如果檢測技術漸漸跟不上網絡數據傳輸速度的要求，就會導致其中的數據包的遺漏。
1.2如何提高入侵檢測系統的準確性
通過對新的入侵檢測手段的運用進行分析 發 現，誤用檢測系統的特征庫不能及時得到更新是導致信息漏報的主要原因。在異常的檢測系統當中，如何快速分辨哪些 行 為 屬 于 異 常 的，是 一 個 急 需 解 決 的 問 題。從目前的入侵檢測技術系統來看，很多情況下無法判斷該組可疑的數據是由于錯誤操作行為導致的，還是由于入侵攻擊導致的。
1.3如何提升入侵檢測系統的安全性能
入侵檢測系統也是電腦高手常常要攻擊的對象。由于新時期，電腦高手技能的增長，對入侵檢測系統的安全性提出了新的要求。在以前，電腦高手想要入侵計算機網絡，都要講防火墻作為最主要的攻擊對象。隨著入侵檢測系統對計算機網絡信息保護機能的增強，其也漸漸成為電腦高手進行攻擊的重要目標。因此，對提升入侵檢測系統安全性能提供了較大的挑戰。
1.4如何提高入侵檢測系統的自主學習能力
我國傳統的入侵檢測規則，主要依賴的是手 工 進行添加。手工與自動化相比必然存在較大的劣勢，不僅更新速度較慢，實時性能也較差。往往是當不安全狀況發生之后，才開始采取相應的措施進行補救。
2 基于數據流SFCM挖掘的入侵檢測系統模型
2.1數據流采集模塊
數據采集 模 塊 的 主 要 任 務 就 是 無 損 捕 獲 網 絡 報文。而且，還要進行一些較為簡單的報文檢測，對一些錯誤的報文進行排查。在之前進行數據采集時，其網絡上的數據流是網絡正常使用時一段時間的數據流，即使沒有受到任何的攻擊，也有可能存在一定的干擾噪聲。由于這些數據能作為訓練數據，數據采集模塊的主要任務就是進行網絡報文的無損捕獲，與此同時，還需要去完成一些簡單斷為正常模型提供就有效的數據。
2.2數據流整理模塊
該模塊主要負責的就是訓練數據整理、數 據 除 去噪音等工作，數據流的整理模塊在進行數據采集的過程中，信息在沒有入侵攻擊的信息侵入時，都是一些常用的系統處理操作。數據的采集主要的任務就是對報文進行無損捕獲，對于采集到的數據能不能成為訓練數據，那就要取決于所采集到時段的數據質量。
2.3 SFCM算法模塊
聚類分析是當前我國運用的十分重要的數據挖掘技術，在實際運用當中發揮了十分重要的作用。聚類分析首先將數據集中的數據對象根據性質進行分組，這樣每個組內部數據大致類似。但是各組之間，數據的相似性卻較低。然后運用SFCM算法從各組中計算出與網絡安全相關的系統特征屬性。然后按照提取出的屬性，設計出導致出現安全事件的分類模型。從而大大降低了由于人為因素導致的在入侵模式分析時的失誤，達到對安全事件進行識別的自動化程度。
3 結語
隨著計算機網絡技術的快速發展，人們在 享 受 網絡帶來的利益之后，更加擔心的是網絡使用的安全性。 入侵檢測是一種具有高度積極性質的網絡安全防護技術，數據挖掘流失一種能夠有效地對高維的、動態變化的大量流式數據進行挖掘的方法。將入侵檢測與數據挖掘與識別相結合，一定能夠為我國的網絡安全打造一個堅固的防護網。
參考文獻
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