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摘要:
入侵特征值识别和发现算法是误用入侵检测中的关键技术.采用数据挖掘技术从主机和网络的数据中发现入侵特征值,建立入侵行为和正常行为规则库,已经广泛用于入侵检测技术中.针对数据挖掘中经典的Apriori和AprioriTid算法中存在项集生成瓶颈问题,提出了一种基于规则约束制导的Apriori算法,考虑到强规则事件并不一定是有趣事件并且大部分入侵行为都是基于已有入侵模式基础上变异得到,加入兴趣度约束和递减支持度约束.通过实验演示,结果表明该算法可大幅提高效率并在入侵检测漏报率上有很好的改善.
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文献信息
篇名 基于规则约束制导的入侵检测研究
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 数据挖掘 入侵检测 递减支持度 关联规则 频繁项集
年,卷(期) 2010,(3) 所属期刊栏目 安全与防范
研究方向 页码范围 143-146
页数 4页 分类号 TP393.08
字数 3461字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2010.03.037
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李雷 南京邮电大学自动化学院 82 539 12.0 18.0
2 丁亚丽 南京邮电大学自动化学院 3 73 3.0 3.0
3 罗红旗 南京邮电大学自动化学院 3 73 3.0 3.0
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研究主题发展历程
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数据挖掘
入侵检测
递减支持度
关联规则
频繁项集
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
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111596
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