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一种基于数据挖掘算法的Snort改进方法

基本信息

申请号	CN202010011027.6	申请日	-
公开（公告）号	CN111224984B	公开（公告）日	2022-01-11
申请公布号	CN111224984B	申请公布日	2022-01-11
分类号	H04L9/40（2022.01）I;G06V10/762（2022.01）I	分类	电通信技术;
发明人	张功国;李恩燕	申请（专利权）人	重庆信科设计有限公司
代理机构	成都明涛智创专利代理有限公司	代理人	练兰英
地址	400065重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号
法律状态	-

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。