模糊關聯與情境法則探勘於入侵偵測

Abstract

本論文針對入侵偵測，提出基於模糊 關聯法則與情境法則之探勘技術。首先以 模糊群集技術將網路封包分群，產出正、 異常群集供法則探勘使用，接著以模糊關 聯法則探勘技術於各群集中找出其間的關 聯，以挖掘出可能的關聯法則，從而找出 單一攻擊事件。此外，本論文亦將使用模 糊情境法則演算法，於各群集中找出多重 序列間的相互關係，以發掘出攻擊事件的 組成及發生次序，並將上述這些法則分別 建構於異常及正常的法則資料庫中。綜合 上述，本論文所提出之機制主要貢獻在於 以加入模糊資料探勘技術，使得能更精確 地偵測出單一攻擊或攻擊組成及發生次 序，進而提高偵測率。本論文亦實際開發 一套系統，以驗證提出之機制的成效。