基于数据挖掘的P2P下载检测实时模型

• 作者: 王秀英 邵志清 陈丽琼
• 来源期刊: 华东理工大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 关联算法 聚类 数据挖掘 时间窗口 P2P下载 入侵检测
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程
• 页码范围: 558-562
• 页数: 5页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 4115字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种检测局域网中P2P下载的实时新模型.首先用关联算法进行属性选择,计算的对象为离线数据;然后,根据得到的关键属性,选择合适的时间窗口进行聚类,聚类的方法为统计相似度.找到相似度大于某一阈值的记录集,则报警,计算的对象为在线数据.模型优点在于无指导、实时性强以及和防火墙联动,动态限制P2P下载用户,当检测模块送来警报时切断连接,没有警报时保持原态.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵志清	华东理工大学信息科学与工程学院	90	761	14.0	24.0
2	王秀英	华东理工大学信息科学与工程学院	7	21	2.0	4.0
6	陈丽琼	华东理工大学信息科学与工程学院	5	44	3.0	5.0