网络数据包安全指标关联规则挖掘应用与研究

发布时间：2017-10-19 15:50

  本文关键词：网络数据包安全指标关联规则挖掘应用与研究

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【摘要】：对网络通信中,安全指标间关联规则的挖掘速度缓慢问题进行研究。网络通信数据的高容量、多样性和复杂性,使网络安全指标间关联规则挖掘的信息处理难度较高、时间效率低,为此提出一种基于并行FP-树频集算法的关联规则数据挖掘方法并成功应用于网络通信的安全指标挖掘中。首先对网络通信数据进行Netflow流量数据采集,对其进行预处理以信息熵的形式存储。然后将频集压缩到频繁模式树上,再引入并行算法在多个处理器上为频繁模式树的节点创建条件模式库和条件模式树,在不同的并行处理器上进行同时处理,最后生成反映网络安全信息的关联规则。该方法提高了网络信息安全指标间关联规则挖掘的效率,在同样的支持度阈值和置信度阈值的条件下,可减少处理时间4~7 s。
【作者单位】： 焦作师范高等专科学校计算机与信息工程学院;
【关键词】： 网络安全挖掘 FP-树频集 关联规则 并行算法
【基金】：河南省高等学校青年骨干教师项目(2012GGJS-288)资助
【分类号】：TP311.13;TP393.08
【正文快照】： 随着计算机技术的快速发展和互联网的迅速普及,计算机在日常生活和工作中的作用越来越重要,与此同时网络安全面临的威胁也越来越大,网络病毒、Dos攻击等,但传统的网络安全防范技术如杀毒软件、防火墙、入侵检测系统等技术实行被动的安全防护,已满足不了网络安全的要求,因此需

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本文编号：1061974