入侵检测技术是网络安全的核心,随着网络带宽流量的增加,快速检测成为入侵检测系统的重要需求。Snort入侵检测系统通过数据抓取和规则匹配来判断是否遭受攻击,规则质量直接影响系统性能。结合数据挖掘技术,设计并实现基于关联规则的分析器插件,以增强Snort对入侵的识别能力。利用Apriori算法挖掘Snort生成的告警日志,探索潜在的攻击模式,并将关联规则转化为Snort规则。通过SYN Flood攻击测试规则的增强,改进后的Snort系统显著提高了对SYN Flood攻击的检测效率。
基于数据挖掘的网络异常检测系统设计与实施
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