作者:
原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对网络安全数据高维度的特征,对传统离群点检测不能有效发现的网络数据中入侵行为细节进行检测.提出一种基于频繁模式的算法,通过检测数据项的频繁模式和关联规则,剥离数据流中或安全日志数据中的噪声和异常点,计算安全数据的加权频繁离群因子,精确定位离群点,最后从中自动筛选出异常属性.实验证明,该方法在较好的空间复杂性与时间复杂性下,能有效地发现在高维安全数据中异常的属性.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于频繁模式的离群点挖掘在入侵检测中的应用
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 频繁模式 离群点 入侵检测 高维数据
年,卷(期) 2013,(4) 所属期刊栏目 信息安全技术
研究方向 页码范围 1208-1211
页数 4页 分类号 TP391|TP393.08
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2013.04.067
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 王茜 重庆大学计算机学院 68 682 14.0 23.0
2 唐锐 重庆大学计算机学院 1 23 1.0 1.0
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
频繁模式
离群点
入侵检测
高维数据
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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