基于数据挖掘的数字图书馆网络安全管理研究.pdfVIP

2012年 12月 情报探索 第 12期 (总 182期) 基于数据挖掘的数字图书馆网络安全管理研究 黎九平 (武汉交通职业学院图书馆 湖北 430065) 摘 要：针对传统网络安全管理系统无法有效处理海量数据的不足，提出了基于数据挖掘的数字图书馆网络安全管理模型。 该模型利用多源数据采集策略获取各种安全产品的相关数据并进行整合 ．利用数据挖掘技术处理海量数据的优势进行综合分 析、智能分析和 自动响应。实验结果表明，该模型取得了很好的预期效果，能够有效地从大量安全事件中准确识别出真实的攻击 行为，实现 了报警信息的精炼化 ，降低 了安全设备的虚警和误警，增强了网络安全管理的准确性、智能性和 自适应性 。能够满足新 的网络安全形势的需要 。 关键词 ：数字 图书馆 网络安全管理 数据挖掘 智能分析 中图分类号 ：TP393．07 文献标识码 ：A d0j：10．3969~．issn．10o5—8095．2012．12．030 本文研究并设计了一种基于数据挖掘的网络安 掘器、频繁项集挖掘器和聚类挖掘器组成)，其最终 全管理模型。该模型利用多种信息采集策略收集各 实现的告警分析和高层分析挖掘系统能有效地支持 种安全产品的相关数据并进行整合，利用数据挖掘 安全策略管理。美国学者 Cabrera等 应用数据挖掘 技术进行多维分析，实现了对多种安全产品告警事 技术检测MIB数据库 中的DDoS攻击 。并取得了很 件的自动综合分析 ．并将挖掘结果以可视化的方式 好的检测效果。台湾地区学者Wang等 ]提出了一种 提交给系统分析员。实验表明，该模型在压缩率、误 基于数据挖掘的深层系统入侵避免模型来管理大量 报率、构造率、场景检测率等方面均优于现有的网络 不可靠和难控制的安全事件 。该方法充分利用了在 安全管理系统，显著提高了网络安全管理的准确性、 线检测和离线挖掘来管理网络系统。印度学者 智能性和 自适应性。 Tavallaee等 7[]运用数据挖掘中的分类技术对网络数 1 相关研究 据流进行在线分类，从中找出存在危险的数据流。这 数据挖掘是利用数据库、统计学、人工智能和机 些研究将数据挖掘技术引入到网络安全管理领域 。 器学习等多个领域的技术对海量数据进行智能分 极大地提高了网络管理的效率和准确性。但这些研 析，从中挖掘 以前未知的、有用的模式或知识 。由于 究未实现多种安全产品的告警事件的综合分析 ，没 网络安全管理综合了各种安全服务，因此获得的数 有运用多种分析方法来综合决策 ．致使网络安全管 据也是普通安全产品的几倍。如何有效地分析和及 理问题仍然没有得到彻底的解决。 时处理这些海量数据 。是当今网络管理面临的一个 2 基于数据挖掘的数字图书馆 网络安全管理模型 难题 。正是数据挖掘能有效地分析海量数据 ，自动挖 本文提出的基于数据挖掘的网络安全管理模型 掘关联规则，提高安全检测的效率和准确性，所以有 如图1所示。其基本思路是集成所有网络安全产品 研究者提 出将数据挖掘技术应用于网络安全管理 。 的原始数据 ．运用数据挖掘处理海量数据的优势进 1998年美 国学 者 Lee和 Agem _ lh r_1圭=h Stolfo首先将数据挖掘技术 资产信息库 l 应用于入侵检测领域，从理