入侵检测技术实验报告

随着互联网的快速发展，网络安全问题也随之出现。入侵检测技术因其对抗网络攻击，保障网络安全的重要作用而备受关注。本文就入侵检测技术进行实验，从多个角度对该技术进行分析探讨。

实验环境

实验采用KDD Cup 1999数据集进行，数据集中的KDD（Knowledge Discovery and Data Mining）数据集是为了评估入侵检测系统而设计的。该数据集包含了标准和测试数据两部分，数据集包括4,898,431个网络连接记录，22种类型，其中含有4种基本类型。

实验内容

实验分为两部分，一是数据预处理，二是数据挖掘。

数据预处理：主要包括数据清洗、特征选择和数据规约三个方面。

数据清洗：将数据中的不符合实际的错误信息进行筛除。

特征选择：在数据中选择有用的特征，使用卡方检验进行特征选择。

数据规约：在保证数据完整的前提下，对数据进行规约来减少数据量。

数据挖掘：主要包括分析网络攻击的模式和设计入侵检测系统。

分析网络攻击模式：使用聚类分析找到网络中的攻击模式，对常见的攻击行为进行分类并采用多种算法进行分析，其中最常用的算法是K-means算法。

设计入侵检测系统：提取规则，包括一组分组状态和一组规则来检测网络攻击，并对每个入侵检测规则进行权重赋值来评估规则的重要性。使用支持向量机算法实现入侵检测。

实验结果

实验结果表明，数据预处理部分预处理结果，减少了数据集的规模，使得实验结果更加准确。数据挖掘部分采用的聚类分析算法和K-means算法可以有效地分析网络攻击模式，提取有用特征。通过规则提取和赋权，设计出的入侵检测系统可以有效预防入侵行为的发生。

结论与展望

本文采用KDD Cup 1999数据集进行实验研究，采用数据预处理、特征选择和数据规约三个方面进行分析，并在数据挖掘中采用聚类分析和K-means算法对网络攻击模式进行分析，提取有用特征后，采用支持向量机算法设计出入侵检测系统进行测试。实验结果表明，该方法可以对入侵进行有效的检测和预防，但同时也存在一定的漏检率和误判率，需要进一步改进提高。