[发明专利]一种基于数据挖掘算法的Snort改进方法有效
| 申请号： | 202010011027.6 | 申请日： | 2020-01-06 |
| 公开（公告）号： | CN111224984B | 公开（公告）日： | 2022-01-11 |
| 发明（设计）人： | 张功国;李恩燕 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学;重庆信科设计有限公司 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;G06V10/762 |
| 代理公司： | 成都明涛智创专利代理有限公司 51289 | 代理人： | 练兰英 |
| 地址： | 400065 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于数据挖掘算法的Snort改进方法。该方法包括：入侵检测Snort系统获取网络上的数据P；利用改进后的K‑means算法将P与正常行为数据库进行相似性聚类，若相似度小于聚类半径r即判断为正常数据，直接跳过Snort的误用检测过程；反之，则再次与Snort中的异常数据库做对比，计算数据与各异常行为类的相似度，若能聚到异常行为类中，则表明其为异常数据类型，系统发出相应的报警；若仍然不能聚到异常类中，则将其添加至正常数据库，重新更新正常行为数据库。网络上数据有很大部分都是正常数据，异常数据只占有小部分，且改进后的K‑means算法聚类准确率高，经过上述方式处理，会大大减少误用检测引擎所处理的数据，从而提高了Snort系统的整体检测准确率和效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 数据 挖掘 算法 snort 改进 方法 | ||
【主权项】：
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