论文摘要
随着计算机技术和网络通信技术的不断发展,电子政务的应用也得到长足发展,其对社会带来的贡献日益增强。但是,电子政务在广泛应用的同时,也受到了非法入侵、访问和病毒攻击等黑客攻击的威胁,尤其是政务网的系统安全问题日益突出。所以,建立完善的安全检测和防护体系,保障政务网系统安全运行,确保政府信息资源不受侵害,己成为网络安全领域的一个重要课题。本文分析了安全检测系统的发展现状和目前面临的威胁隐患,对当前几种主流的网络安全技术进行详细的研究,如:防火墙、入侵检侧系统、漏洞扫描技术等。对省级政务网的安全检测系统结构进行了深入分析,分析存在的安全隐患,并设计给出了改进的网络结构。本文设计并实现了基于数据挖掘技术的数据关联分析器和数据聚类分析器。数据关联分析器通过对日志记录的分析,提取正常行为和攻击行为的模式,利用数据挖掘的思想对大量的访问数据进行关联分析,可有效地区分正常行为和异常行为,极大地提高了检测系统的效率。数据聚类分析器依托大量的训练数据集而得出大聚类数量值,通过大聚类数量值来判定正常聚类和异常聚类,检测出新的未知的入侵行为,进而完善模式库,极大地提高了检测系统的检测率、降低漏报率。通过系统仿真测试,结果表明基于数据关联分析器和数据聚类分析器的入侵检测系统能有效地提高检测率和系统运行效率,对提高网络安全起到一定作用。
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