基于异常检测的模糊行为序列挖掘算法研究

• 作者: 李庆华 蒋盛益 马传香
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 行为特征 序列挖掘 模糊匹配 噪声
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 所属期刊栏目: 研究探讨
• 页码范围: 44-46
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2005.01.014

摘要

异常检测是入侵检测的一种重要手段,异常检测的关键在于正常模式的刻画,而正常模式的质量取决于数据的质量.对于纯净(不带噪声)的数据,正常模式的准确度相对较高;对于不太纯净的数据,就有可能丢掉某些真正的用户特征,从而会增加误警率.基于此提出了一个ASM用户行为序列特征挖掘算法,该算法结合数据挖掘中的序列挖掘方法,利用模糊匹配技术来挖掘隐藏在噪声背后的用户行为序列.实验表明,采用模糊匹配技术为入侵检测提取正常序列模式是可行的、有效的.