首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

一种序列挖掘模型用于异常检测的研究
引用本文:钱权,罗菲菲,黄国锐,蔡庆生.一种序列挖掘模型用于异常检测的研究[J].小型微型计算机系统,2004,25(7):1174-1176.
作者姓名:钱权  罗菲菲  黄国锐  蔡庆生
作者单位:中国科学技术大学,计算机科学技术系,安徽,合肥,230027
基金项目:国家自然科学基金重大研究计划项目 (90 10 40 3 0 )资助
摘    要:应用序列挖掘方法对用户命令序列进行分析,建立用户行为概貌,并针对用户使用的高频命令序列用统计分析的方法对其进行独特性评价。实验结果表明,该方法稳定可靠。是一种较理想的异常检测模型。

关 键 词:数据挖掘  高频序列  异常检测
文章编号:1000-1220(2004)07-1174-03

Research on Sequential Mining Model for Anomaly Detection
QIAN Quan,LUO Fei fei,HUANG Guo rui,CAI Qing sheng.Research on Sequential Mining Model for Anomaly Detection[J].Mini-micro Systems,2004,25(7):1174-1176.
Authors:QIAN Quan  LUO Fei fei  HUANG Guo rui  CAI Qing sheng
Abstract:The sequential mining method is introduced to analyze the user history command sequences, which is used to create the user behavior profile. Also, the statistical analysis method, based on the user's frequent command sequences, is provided to evaluate the uniqueness of each user. The experiment shows that the model is a stable and reliable model for anomaly intrusion detection.
Keywords:data mining  frequent sequences  anomaly detection  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号