论文摘要
随着Internet技术的飞速发展和计算机的广泛应用,网络信息系统的安全问题日益凸现。为了保证计算机系统及其相互间的数据通信安全,对网络入侵行为实施有效地监控与防范,研究人员设计了诸多类型的安全保障策略。入侵检测被视为信息安全保障体系的一个重要环节,是近几年网络安全领域的研究热点。在海量的网络数据中对网络系统实施动态监控与检测,对所涉及到的算法在效率上提出了更高的要求。随着数据挖掘技术的发展,挖掘能力大幅提升,将其应用于入侵检测,较其他技术有着很大的优势,能更好地满足系统的系统的实时性要求。PrefixSpan算法在挖掘过程中不产生候选集,其效能远高于其他系列模式挖掘经典算法。本文根据该算法的特点,并针对该算法存在的不足,采用修改Prefix策略以减少内存与外存之间频繁地交换,采取两级投影的策略,舍弃非频繁项的方法以减小在数据挖掘过程中产生的投影数据库规模,降低构建、扫描投影数据库的时间和空间耗费,并引入相关度,剔除无用的规则,从而改进算法,并将改进后的算法应用于自适应入侵检测系统中。实验结果显示,在序列模式挖掘中算法效率得到明显提高,尤其对长序列模式,算法在改进后挖掘效率提高更加显著,提高了入侵检测系统的效率。
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