使用KDD数据集创建攻击签名

Question

我需要使用KDD数据集为基于签名的入侵检测创建攻击特征。是否可以使用Apriori（或任何关联规则学习算法）来执行此任务？如果没有，请建议替代方法。

Answer 1

当然，您可以使用关联规则来创建攻击签名。我想，即使频繁的项目集也足够了：提取已知的攻击常见属性，然后创建频繁的项目集来检测即将到来的攻击。从那些频繁项目集中，您可以提取关联规则。到目前为止，这些都很方便，可以预测即当前攻击的下一步。

Answer 2

是的，您可以使用模式挖掘算法来创建攻击签名。 项目集和关联规则是一个好主意。但您也可以考虑顺序规则（考虑顺序排序的关联规则）或顺序模式。这可能更合适。如果您想尝试这样的算法，可以检查 SPMF库，它为这些类型的问题提供了100多种算法：http://www.philippe-fournier-viger.com/spmf/（顺便说一下，我是创始人）。您可以尝试不同的算法，看看哪种方法最适合您的问题。