[发明专利]一种基于数据挖掘的网络异常检测方法

说明书

技术领域

本发明属于计算机应用技术领域，更具体地说，尤其涉及一种基于数据挖掘的网络异常检测方法。

背景技术

数据挖掘是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。数据挖掘从数据库中大量模糊的、有噪声的原始数据中，按照一定规则发掘重要的信息，提取有价值的知识。数据挖掘技术是一门交叉学科，涉及到入侵检测、智能数据库与机器学习等多个领域，数据挖掘已经成为热门的研究课题。在入侵检测中应用数据挖掘技术，能提高了检测效率、增强了系统的自适应性和扩展性。基于数据挖掘的入侵检测系统，能很好地保护计算机网络系统的安全，具有很高的研究价值和现实意义。

21世纪的信息化革命给人类社会带来了翻天覆地的变化，改变了全球的信息交流方式，随着计算机和通信技术的发展，网络成为当今世界发展的重要因素。近年来，计算机网络发展极其迅速，信息网络涉及到了国家的政府、军事、文教等诸多领域，政府的每项重大决策、商业经济机密、银行资金流动、能源统计、科研数据等都包含了大量的信息流动，信息网络已经成为社会发展的重要保证，是体现国家综合实力的象征。随着计算机的网络化和全球化，社会的各个领域在网络时代产生了质的飞跃，人们的学习、工作、生活都融入到网络中，通过网络人们共享资源。

经过数十年的发展，网络环境已经发生了很大的变化，结构由简单到复杂，应用由单一到多元化，维护网络的正常稳定运行也成为了极其重要的问题。各种网络技术在时间和空间上的延伸，用户数量和设备的增加，网络攻击行为频发等，这些网络中的不稳定因素使网络管理的难度加大。通过网络的犯罪活动口益严重，保障计算机网络系统的安全刻不容缓，网络安全已成为国家安全的重大问题。只有计算机网络安全，社会的信息化才能正常发展，国家的信息才能安全，才能保证人民的网络生活不受侵害，因此，网络安全技术的研究具有重要的社会意义和现实意义。

目前，网络应用中存在许多不安全因素，主要表现为信息泄漏、信息篡改、非法使用网络资源、非法信息渗透等，网络信息的安全与防范显得越来越重要。计算机网络安全隐患多，维护难度大，攻击手段变得多元化、复杂化、智能化，因此必须要建立一个安全有效的保护系统，才能保证网络健康稳定的运行。

传统的网络安全技术主要有:加密技术、身份鉴别和认证技术、访问控制技术、防火墙技术等，在计算机网络发展的初级阶段，这些安全技术起到了一定的作用，保证了网络的正常运行和信息的交流。面对当前复杂的网络环境，传统的安全保护技术主要有以下几个问题:

1.这些技术都属于静态安全技术范畴，不能主动跟踪入侵者，同时静态防御中的安全策略牺牲了用户的部分权利，这与网络的开放性，共享性相违背；

2.不能防止来自系统内部的攻击，对授权用户滥用计算机及其资源的情况无能为力；

3.由于性能的限制，无法提供实时监测。

因此，计算机网络安全的研究重点由静态安全技术逐步转向主动跟踪、主动检测的动态安全技术。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于数据挖掘的网络异常检测方法。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于数据挖掘的网络异常检测方法，包括：

系统标准输入、输出：stdio；

系统标准库:stdlib；

系统数学函数库:math；

系统标准输入、输出流:iostream；

具体包括如下步骤：

S1、首先，启动主程序文件detection.cpp，读入待检测的数据和进行预处理；

S2、依次调用数值化程序num.epp、数据归一化程序format.cpp两个文件对数据进行预处理，提高后面算法的运行效率；

S3、调用个体适应度计算程序fitcal.cpp计算个体的适应度，以用于选择算子部分的赌盘选择；

S4、调用遗传算子程序genetic.cpp；

S5、调用聚类分析和生成模块clust.cpp，将前一步所得个体作为聚类划分方法的初始中心点，由此模块对数据进行划分并产生聚类；

S6、调用数据可读性转换模块trap.cpp对产生的聚类进行标识，确定正常数据和异常数据类型；

S7、报警模块alert.cpp向控制台输出正常数据和异常数据的信息。

优选的，在S4中，所述调用遗传算子程序genetic.cpp的具体步骤如下：

a首先，调用选择算子选择适应度较高的个体；