1、近年來，網(wǎng)絡攻擊行為每年以指數(shù)量級的速度增長，網(wǎng)絡入侵手段和行為特征不斷變化和更新，傳統(tǒng)的靜態(tài)防御技術已難以勝任網(wǎng)絡安全的需求。網(wǎng)絡入侵檢測系統(tǒng)作為網(wǎng)絡防火墻的有力補充，已經(jīng)成為網(wǎng)絡管理的關鍵組成部分。目前，應用最廣的基于特征簽名的入侵檢測系統(tǒng)存在特征簽名庫必須對新的入侵行為的特征進行手工更新的局限性。然而采用數(shù)據(jù)挖掘技術的網(wǎng)絡入侵檢測系統(tǒng)可以充分發(fā)揮數(shù)據(jù)挖掘處理海量數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，能夠從數(shù)據(jù)挖掘中發(fā)現(xiàn)人們未知的知識和規(guī)律，對提高檢測效率和

2、準確性具有重要意義。
　　 通過對各種基于孤立點發(fā)現(xiàn)算法的研究，比較各種算法的優(yōu)劣性，選用、改進優(yōu)化了一種孤立點數(shù)目n 閾值自動調整的局部異常孤立點動態(tài)挖掘算法：n-IncLOF算法。在該算法中考慮到孤立點在流數(shù)據(jù)發(fā)生時的不均勻性，給出了孤立點數(shù)目閾值n調整函數(shù)，分析了算法過程中數(shù)據(jù)點的插入、刪除和修改等過程，給出了改進n-IncLOF算法描述，并分析了算法的復雜度。同時，設計并實現(xiàn)了采用n-IncLOF算法做檢測引擎的基于主機