数据挖掘技术在计算机网络异常入侵检测中的应用研究

异常入侵检测是计算机网络安全监测体系中的重要组成部分,现行异常入侵检测技术检测率(detection rate,DR)较低,且漏报率(false negative rate,FNR)较高,无法达到预期的入侵检测效果,故本文针对现行技术存在的不足和缺陷,提出数据挖掘技术在计算机网络异常入侵检测中的应用研究。首先,根据网络嗅探技术监听计算机网络数据信息;其次,采用平均绝对偏差变化法对其规范化处理,利用粗糙集理论对数据约简;最后,通过对计算机网络数据挖掘,提取异常入侵特征,识别检测网络异常入侵行为。经实验证明,设计技术DR可以达到97%,FNR不超过1%,能够实现对计算机网络异常入侵行为的精准检测。