از آنجایی که از نظر تکنیکی  ایجاد سیستم­های کامپیوتری بدون نقاط ضعف و شکست امنیتی عملا غیر ممکن است. تشخیص نفوذ در سیستم­های کامپیوتری با اهمیت خاصی دنبال می­شود. سیستم­های تشخیص نفوذ سخت­افزار  یا نرم­افزاری است که کار نظارت بر شبکه ­کامپیوتری را در مورد فعالیت­های مخرب و یا نقص سیاست­های مدیریتی و امنیتی را انجام می­دهد و گزارش­های حاصله را به بخش مدیریت شبکه ارائه می­دهد‎[1]. سیستم­های تشخیص نفوذ وظیف شناسایی و تشخیص هر گونه استفاده غیر مجاز به سیستم، سوء استفاده و یا آسیب رسانی توسط هر دودسته کاربران داخلی و خارجی را بر عهده دارند. هدف این سیستم­ها جلوگیری از حمله نیست و تنها کشف و احتمالا شناسایی حملات و تشخیص اشکالات امنیتی در سیستم یا شبکه­کامپیوتری و اعلام آن به مدیر سیستم است. عموما سیستم­های تشخیص نفوذ  در کنار دیوارهای آتش  و بصورت مکمل امنیتی برای آن­ها مورد استفاده قرار می­گیرد. سیستم های تشخیص نفوذ ستنی نمی­توانند خود را با حملات جدید تطبیق دهند  از این رو  امروزه سیستم های تشخیص نفوذ مبتنی بر داده­کاوی مطرح گردیده­اند‎[1].

خرید متن کامل این پایان نامه در سایت nefo.ir

 مشخص نمودن الگوهای در حجم زیاد داده، کمک بسیار بزرگی به ما می­کند. روش­های داده­کاوی با مشخص نمودن یک برچسب دودویی (بسته نرمال، بسته غیر­نرمال) و همچنین مشخص نمودن ویژگی­ها و خصیصه با الگوریتم­های دسته بندی می­توانند داده غیر­نرمال تشخیص دهند. از همین رو دقت و درستی سیستم های تشخیص نفوذ  افزایش یافته و در نتیجه امنیت شبکه بالا می­رود‎[1].

در این پایان­نامه سعی شده است با استفاده از روش­های مبتنی بر داده­کاوی سیتم های تشخیص نفوذ پیشنهاد کنیم که از این روش­ها برای شناسایی و کشف حملات استفاده می­کنند. در این روش ما تمامی الگوریتم­های موجود را شبیه­سازی نموده و در خاتمه بهترین الگوریتم را پیشنهاد می­نماییم. نوآوری اصلی در این پایان­نامه، استفاده از الگوریتم­های مدل کاهل و مدل قانون­محور در داده­کاوی است که تاکنون برای سیستم­های تشخیص­نفوذ استفاده نشده است. همچنین استفاده از تمام الگوریتم­های موجود در روش­های دسته­بندی است که در نرم افزار WEKA و Rapidminer موجود است[67]. پیشنهاد 5 نمونه داده که از داده اولیه استخراج شده و برای مدل­های مختلف و الگوریتم­ها بهترین جواب را می­دهد از نوآوری این پایان­نامه است. استخراج 5 نمونه داده وقت بسیار زیادی به خود اختصاص داده وهمه الگوریتم­های مختلف موجود در مدل­های دسته­بندی با مجموعه داده­های مختلف شبیه­سازی و اجرا شدند که در نهایت 5 نمونه داده اولیه پیشنهاد نموده­ایم.