理工類開題報(bào)告

　　題目：聚類算法研究及其在IDS中的應(yīng)用

　　一、論文的研究?jī)?nèi)容

　　論文的研究?jī)?nèi)容包括兩個(gè)方面：一是研究新的高效的聚類算法;一是把已有的聚類算法或論文提出的新算法和入侵檢測(cè)技術(shù)相結(jié)合，從而提出一個(gè)好的入侵檢測(cè)模型。具體的研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)點(diǎn)：

　　第一、針對(duì)聚類算法的研究問題：

　　1、如何提高算法的可擴(kuò)展性

　　許多聚類算法在小于200個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象的小數(shù)據(jù)集上是高效率的，但是無法處理一個(gè)大規(guī)模數(shù)據(jù)庫(kù)里的海量對(duì)象�，F(xiàn)有的聚類算法只有極少數(shù)適合處理大數(shù)據(jù)集，而且只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)對(duì)象，無法分析具有類屬性的數(shù)據(jù)對(duì)象。

　　2、如何處理離群點(diǎn)

　　在實(shí)際應(yīng)用中，估計(jì)數(shù)據(jù)集中的離群點(diǎn)可能是非常困難的，很多算法通常丟棄增長(zhǎng)緩慢的簇，這樣的簇趨向于代表離群點(diǎn)。然而在某些應(yīng)用中，用戶可能對(duì)相對(duì)較小的簇比較感興趣，比如入侵檢測(cè)中，這些小的簇可能代表異常行為，那么我們需要考慮在對(duì)算法影響更小的前提下，如何更好的處理這些離群點(diǎn)。

　　3、研究適合具有類屬性數(shù)據(jù)的聚類算法的有效性

　　對(duì)聚類分析而言，有效性問題通常可以轉(zhuǎn)換為最佳類別數(shù)K的決策。而目前有關(guān)聚類算法的有效性分析，大都集中在對(duì)數(shù)值數(shù)據(jù)的聚類方式分析上。對(duì)于具有類屬性的數(shù)據(jù)聚類，還沒有行之有效的分析方法。

　　第二、針對(duì)聚類算法在IDS應(yīng)用中的研究問題：

　　1、如何結(jié)合聚類技術(shù)和入侵檢測(cè)技術(shù)取得更好的效果

　　很多的聚類算法都已經(jīng)和IDS應(yīng)用環(huán)境結(jié)合起來了，很多研究者對(duì)前人提出的算法作出改進(jìn)后，應(yīng)用到IDS系統(tǒng)中去，或者提出一個(gè)全新的算法來適應(yīng)IDS的要求。隨著聚類技術(shù)的不斷發(fā)展，聚類技術(shù)在入侵檢測(cè)中的應(yīng)用將是一個(gè)很有前景的工作。我們需要把更好的聚類技術(shù)成果應(yīng)用到入侵檢測(cè)中。

　　2、利用聚類技術(shù)處理入侵檢測(cè)中的頻繁誤警

　　雖然入侵檢測(cè)是重要的安全措施，然而它常常觸發(fā)大量的誤警，使得安全管理員不堪重負(fù)，事實(shí)上，大量的誤警是重復(fù)發(fā)生并且頻繁發(fā)生的，可以利用聚類技術(shù)來尋找導(dǎo)致IDS產(chǎn)生大量誤警的本質(zhì)原因。

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