面向無線Ad hoc網(wǎng)絡(luò)惡意用戶行為的入侵檢測模型研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的快速發(fā)展，無線Ad hoc網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展和應(yīng)用前景十分廣闊。由于無線Ad hoc網(wǎng)絡(luò)具有動態(tài)拓撲、多跳路由以及移動節(jié)點能源受限等特性，導致網(wǎng)絡(luò)中的入侵攻擊形式復雜多樣，傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中的安全檢測技術(shù)已不再適用，因此需要針對性的開發(fā)出適合其特點的入侵檢測算法。無線Ad hoc網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)是高維、稀疏的分類屬性數(shù)據(jù)集，導致入侵檢測數(shù)據(jù)量十分龐大，耗費大量的時間，限制了檢測系統(tǒng)的性能。利用關(guān)聯(lián)規(guī)則提取數(shù)據(jù)集的最大頻繁項集，在保證檢測效率的

2、前提下可以有效的壓縮檢測數(shù)據(jù)量。聚類方法是一種典型的無監(jiān)督學習技術(shù)，它可以在未標記數(shù)據(jù)集上直接建立入侵檢測模型或者發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)，本文中提出的聚類算法將節(jié)點間的相似度和簇分裂的思想應(yīng)用到算法中，有效的提高了聚類效率。本論文主要圍繞無線Ad hoc網(wǎng)絡(luò)中的入侵檢測算法進行了一些研究：
　　 1.本文針對無線Ad hoc網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)集的高維、稀疏性等特點提出了一種基于最大頻繁項集樹的算法，算法只掃描數(shù)據(jù)庫兩次，不產(chǎn)生候選模式。通過提取高

3、維數(shù)據(jù)集的最大頻繁項集對其進行降維和選維，有效的壓縮了數(shù)據(jù)集，降低了數(shù)據(jù)挖掘算法的復雜度。
　　 2.本文在檢測方法上，通過對已有的基于結(jié)點相似度的層次聚類算法特點的分析，得到了一種新的基于相似度的層次聚類算法。它使用了基于坐標方式選取合格近鄰點機制和分裂聚類的方法，很好的實現(xiàn)了分類屬性數(shù)據(jù)集的聚類。
　　 3.綜合利用提出的兩種新的算法建立一個新的入侵檢測實驗?zāi)Ｐ?。實驗表明在新的檢測模型上能夠進一步減少檢測數(shù)據(jù)量，提高