IPv6网络中基于数据挖掘的入侵检测系统研究.pdf

随着全球网络技术的飞速发展，网络安全问题已经逐渐演化为国际化的重要议题。在这一背景下，IPv6网络由于其设计上的改进，被视为未来网络技术的重要发展方向。然而，随着IPv6网络的商用化和应用领域的不断拓宽，其安全性问题也日益凸显，网络攻击手段的不断更新，导致对网络安全系统维护的需求愈加迫切。 传统的入侵检测系统（IDS）主要分为误用检测（Misused Detection）和异常检测（Anomaly Detection）两种形式。误用检测依赖于已知攻击行为的签名，而异常检测则关注于检测与已知正常行为模式偏离的活动。但是，由于IPv6网络与IPv4在数据格式上存在较大差异，传统入侵检测技术难以适应IPv6网络环境，导致安全检测效果不佳。 针对上述问题，本文提出了一种基于数据挖掘的入侵检测系统研究方案。数据挖掘技术能够在海量数据中自动发现有用信息，提取潜在规则和模式，进而用于检测新型攻击行为。数据挖掘在入侵检测系统中的运用，不仅可以提高检测效率，还能提高检测系统的效能，且不影响其他系统的检测作用。 基于数据挖掘的入侵检测系统主要由四个部分构成，分别是监测器、模型产生器、引擎和数据仓库。监测器负责收集网络中的数据，模型产生器根据数据产生检测模型，引擎利用模型进行检测，而数据仓库则用于存储大量历史数据，以便于数据挖掘处理。这四个部分共同运作，有效提高了入侵检测的准确性和效率。 在系统分析方面，基于数据挖掘的入侵检测系统主要分为七部分，包括传感器、数据接收器、数据库、数据挖掘器、特征提取器、检测器以及规则库。传感器负责接收网络中的数据，数据接收器对数据进行过滤和格式转换，数据库对数据进行存储和管理，数据挖掘器分析数据库中的数据，特征提取器用于用户分析数据，检测器依据规则提取数据，最后将结果存储于规则库中。 IPv6网络虽然在技术上较IPv4有显著提升，但其面临着新的安全挑战。由于IPv6的网速远超传统网络，使得大量数据难以被有效分析，导致检测系统的准确性下降。同时，新型攻击手段的不断涌现，也使得传统入侵检测系统无法有效应对。因此，必须对现有技术进行革新，以适应IPv6网络环境。 文章还指出了传统入侵检测系统的一些现状和面临的挑战，包括IPv6网络的高速度对数据处理提出的新要求，以及传统网络环境对IPv6协议的排斥问题。在这些挑战面前，基于数据挖掘技术的入侵检测系统有望成为解决IPv6网络安全问题的有效途径。 随着IPv6网络的广泛应用，基于数据挖掘的入侵检测系统的研究与开发显得尤为迫切和重要。通过这种方法，可以在复杂的网络环境中准确识别出攻击行为，保障网络信息的安全性和完整性，同时为网络管理员提供有效的决策支持，进而为我国计算机网络领域的研究和应用提供技术支持和参考。