基于数据挖掘的网络入侵检测系统研究

入侵检测是网络安全体系中不可或缺的重要组成部分。为了检测网络内部攻击的滥用行为,提出使用改进型C4.5算法并适当进行分层和子集划分的方法对网络进行入侵检测。在实时网络环境中构建决策树,生成有效规则和完成分类过程。实验结果表明,该系统对拒绝服务攻击有很高的检测率,对未知攻击模式也具有一定的检测能力,且算法生成的规则集速度快,易理解。最后给出结论和网络入侵检测系统未来研究热点问题。