云计算网络入侵跳频数据关联规则挖掘方法

• 作者: 程显生 杨珍 王俊
• 来源期刊: 计算机仿真
• 关键词: 云计算网络 入侵跳频数据 关联规则挖掘 主成分分析
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 仿真网络化
• 页码范围: 259-263
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2021.03.053

摘要

针对传统方法不能有效挖掘出入侵跳频数据中的频繁项集,挖掘结果准确性不高,易受干扰,易产生信息泄漏风险的问题,提出基于主成分分析与Apriori算法的云计算网络入侵跳频数据关联规则挖掘方法.采用分组统计监测方法构建入侵跳频数据统计特征监测模型,提取统计特征量.运用Apriori算法构建入侵跳频数据的大数据分布模型,检索入侵跳频数据库中的所有频繁项集,并采用主成分分析算法对频繁项集中的最小信任度进行构建,实现对云计算网络入侵跳频数据关联规则的挖掘.仿真结果表明,采用提出的方法进行关联规则挖掘的准确率较高,抗干扰能力较强,提高了网络入侵检测能力.