一种改进的模糊关联算法及其在IDS中的应用

关联规则的发现是数据挖掘中的一个重要问题．但只是对离散型数据进行处理。为解决连续数量值属性的划分出现的“尖锐边界”问题，采用模糊划分，实现数据平滑过渡。由于入侵检测系统（IDS）对训练数据要求不高，文中提出了一种使用哈希链表改进模糊关联规则挖掘的新算法，且在挖掘过程中使用了等价类快速查找频繁项集，避免了反复扫描数据库及大量重复计算检验步骤。通过一个入侵检测系统的算例显示了其优越性，来提高对入侵数据的识别能力。     

改进的Apriori-TFP算法在入侵检测中的应用

为了从检测数据中发现潜在的、有效的入侵检测规则,提高入侵检测系统的检测率,提出一个基于分类关联规则的入侵检测系统模型。系统对数据集进行预处理,再利用改进的分类关联规则挖掘算法I-Apriori-TFP(total-from-partial)来产生所有的分类关联规则,并基于已产生的分类关联规则建立一个分类器,分类器经测试数据测试后,生成检测代理,最后利用检测代理对网络数据进行检测。实验结果表明,该方法能够有效地检测出网络数据中的入侵行为。     

用模糊方法挖掘量化关联规则

量化关联规则挖掘的一个关键问题是对连续数量值属性的划分,论文采用模糊划分来解决这个问题,实现了数据的平滑过渡,并在此基础上给出了模糊量化关联规则的形式化定义和挖掘算法。     

基于模糊关联规则挖掘的模糊入侵检测

论文把模糊关联规则挖掘算法引入到网络的入侵检测,利用该算法从网络数据集中提取出具有较高可信性和完备性的模糊规则,并利用这些规则设计和实现用于入侵检测的模糊分类器。同时,针对模糊关联规则挖掘算法,利用K-means聚类算法建立属性的模糊集和模糊隶属函数,并提出了一种双置信度算法以增加模糊规则的有效性和完备性。最后,给出了详实的实验过程和结果,以此来验证提出的模糊入侵检测方法的有效性。     

入侵检测系统中关联规则挖掘技术的研究

在入侵检测系统中使用关联规则分析,挖掘网络数据中系统特征之间的关联关系,创建正常行为库,找出异常连接.描述了一种改进的FP_树算法--NFP_树算法,用以进行入侵检测关联规则的挖掘,实验证明,此算法比传统的关联算法在入侵检测中的应用效果更好.     

基于LRE算法的入侵检测警报分析系统的研究

针对目前关联规则挖掘算法在处理海量数据的过程中存在的效率问题,提出了一个改进的关联规则挖掘算法——基于一维链表的递归约减挖掘算法LRE,并将LRE算法应用到入侵检测系统中,设计了一个入侵警报分析系统模型,最后,通过实验证明了LRE算法在减少入侵警报的数量和降低误报率方面的有效性。     

基于关联规则的IDS规则库构建应用研究

入侵检测系统的检测性能很大程度上取决于规则库的更新.网络安全的日益严峻对入侵检测系统的规则提取提出了更高要求.提出了将关联规则算法运用于入侵检测系统规则库更新的设想,阐述了传统的关联规则算法,并针对其入侵检测系统中的应用进行改进.以Snort为例,详细描述了用改进的关联规则算法挖掘网络数据集,然后将结果转换为入侵检测规则的过程,并以实验说明了应用关联规则构建入侵检测系统规则库的可行性.     

IDS中的模糊关联规则挖掘与响应

文中阐述了模糊关联规则挖掘技术,提出了在模糊关联规则的挖掘中将事务属性模糊集作为单一属性来处理的方法。详细描述了在异常检测中应用模糊关联规则挖掘的具体步骤,并以网络流量分析为例,验证了在入侵检测中应用这一方法的可行性。最后提出了根据规则集相似度来建立入侵响应机制的方法。     

基于聚集矩阵的审计日志关联规则更新算法

针对审计日志记录的特性,本文提出了一种基于聚集信息矩阵的高效增量式关联规则的挖掘算法,并解决了当最小支持度改变以及审计数据动态更新时相应的关联规则的更新问题。算法提高了审计日志数据库关联规则挖掘的效率,更加适用于入侵检测系统,能基本满足实时入侵检测系统的需要。     

一种快速网络入侵检测的关联规则挖掘算法

针对网络入侵检测领域使用关联规则挖掘关联模式精度不够,效率不高的问题。文章提出了一种新的基于最大值限制的关联规则算法,提出运用领域划分方法对特征项进行标准化处理,并结合各项的特征,给不同的特征项设置不同最小支持度,使挖掘模式更精确,挖掘速度明显提高。     

区间值关系数据库上模糊关联规则的预测方法

讨论了区间值关系数据库上模糊关联规则的挖掘算法与预测方法。采用一种比RFCM算法省时的FCMdd算法将记录在属性的取值划分成若干个模糊集,并提出区间值关系数据库上模糊关联规则的挖掘算法。仿真实例说明挖掘算法能够通过挖掘有意义的模糊关联规则来发现区间值关系数据库中蕴涵的关联性。区间值关系数据库上模糊关联规则的预测方法改进了标准可加性模型,并通过遗传算法调整模糊关联规则中三角模糊数的参数来提高预测的精度。     

一种模糊多层关联规则挖掘算法

针对传统数据挖掘中的“尖锐边界”问题,采用将模糊理论和关联规则挖掘技术相结合的思想,在改进传统Apriori算法的基础上,结合多层关联规则挖掘的方法,提出了一种模糊多层关联规则挖掘算法。对模糊多层关联规则挖掘的基本概念进行了定义,详细描述了模糊多层关联规则挖掘算法。最后用Visual FoxPro6．0语言实现了该算法程序,通过交易数据库挖掘实验表明算法是有效的。     

一种自适应的模糊关联规则挖掘算法

关联规则是数据挖掘的重要研究内容之一。传统的关联规则挖掘算法仅适于处理二元属性与分类属性。为更好地处理数量属性,提出了一种自适应的基于模糊概念的量化关联规则挖掘算法。该算法克服了传统的离散分区法的不足,改进了已有模糊关联规则支持度的计算方法。引入了一种基于聚类的隶属函数自动生成方法,使得模糊关联规则的发现不依赖于人类专家给出的隶属函数,使得关联规则的表示自然、简明,有利于专家理解。实验表明该算法是有效的。     

一种基于关系数据库的模糊关联规则算法

文章针对普通关联规则不能表达挖掘对象中模糊信息的关联性的问题,给出了一系列有关模糊关联规则的定义,并提出了一种基于关系数据库的模糊关联规则挖掘算法(FARMBT)。实验结果表明,FARMBT算法是有效的。同时,关系数据库的广泛应用使FARMBT算法具有广泛的实用前景。     

关联规则在肿瘤诊断中的应用

挖掘肿瘤诊断数据库中的关联规则，能为肿瘤诊断提供有用的信息。肿瘤诊断数据库中的属性常为数量型属性，因此如何将数量型属性离散化是挖掘关联规则的难点。竞争聚集算法综合了分层聚类与划分聚类的优点，它能够有效地体现数据的实际分布情况并得到优化的聚类个数，因此能将数量型属性离散化成若干个优化的区间。     

挖掘集合值关系数据库的模糊关联规则

为了挖掘集合值关系数据库的模糊关联规则，应用竞争聚集算法将记录在数量型属性上的取值划分成若干个模糊集，接着给出集合值关系数据库上数量型属的模糊关联规则的挖掘算法，此算法能将数量型属性模糊关联规则的挖掘问题转化为布尔属性关联规则的挖掘问题。最后通过一个实例说明挖掘算法的合理性。     

一种发现模糊关联规则的FTDA2算法

模糊关联规则在模糊集理论的基础上发现关联规则,频繁项集挖掘是数据挖掘的关键问题。Apriori算法在查找频繁项集时,需要对数据库进行多次扫描,通过模式匹配检查一个很大的候选集合,降低了算法执行效率。针对该问题提出FTDA2算法,该算法对事务数据库进行一次扫描,记录对计算频繁项集支持度有贡献的事务。比较FTDA2算法与其他算法,通过实验证明其有效性。     

Incremental fuzzy temporal association rule mining using fuzzy grid table

Traditional temporal association rules mining algorithms cannot dynamically update the temporal association rules within the valid time interval with increasing data. In this paper, a new algorithm called incremental fuzzy temporal association rule mining using fuzzy grid table (IFTARMFGT) is proposed by combining the advantages of boolean matrix with incremental mining. First, multivariate time series data are transformed into discrete fuzzy values that contain the time intervals and fuzzy membership. Second, in order to improve the mining efficiency, the concept of boolean matrices was introduced into the fuzzy membership to generate a fuzzy grid table to mine the frequent itemsets. Finally, in view of the Fast UPdate (FUP) algorithm, fuzzy temporal association rules are incrementally mined and updated without repeatedly scanning the original database by considering the lifespan of each item and inheriting the information from previous mining results. The experiments show that our algorithm provides better efficiency and interpretability in mining temporal association rules than other algorithms.