网络入侵检测中序列模式挖掘技术研究

• 作者: 李庆华 赵峰 赵彦斌
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 序列模式 轴属性 参考属性 相关支持度
• 年，卷（期）: 2004,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机网络与信息技术
• 页码范围: 75-79
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 字数: 6599字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2004.03.021

摘要

面向入侵检测的数据挖掘是目前国际上网络安全和数据库、信息决策领域的最前沿的研究方向之一.入侵检测中进行序列模式挖掘时,由于频繁网络模式和频繁系统活动模式只能在网络或操作系统的单个审计数据流中获得,因而传统从事件流数据中获取单序列模式的算法,以及从不同多数据序列中获取多个序列模式的算法都不再适用.本文研完了入侵数据的特性,提出了网络入侵检测中序列模式挖掘框架和实时序列模式挖掘模型,并设计了一种新的面向入侵检测,基于轴属性、参考属性、相关支持度的序列模式挖掘算法SPM-ID(Sequential Patterns Mmmg for Intrusion Detection).最后在KDD Cup99数据集的基础上实现算法及分析算法的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵峰		45	300	10.0	14.0
3	李庆华		113	1366	21.0	30.0
9	赵彦斌		3	21	3.0	3.0