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对仿生免疫系统GECISM(General Computer Immune System Model),沙盒主机是其中的一个主要代理。文章详细介绍了沙盒主机中“非我”检测与分类的结构。通过定义安全相关调用,对采集形成的安全相关调用短序列进行训练,生成序列库和规则库,从而对“非我”进行检测和分类,同时对测试程序“非我”类型的分布进行了讨论。实验证明了用此方法进行“非我”检测和分类的可行性和高效性。 相似文献
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针对仿生免疫系统模型(GECISM)中已识别出的“非我”入侵程序,介绍了基于系统调用序列根据入侵行为进行分类的方法。通过对训练集提取规则,建立“非我”类的特征库,从而判断出“非我”程序所属的“非我”类。实验验证了这一方法的可行性和有效性。 相似文献
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基于关联规则的特征选择算法 总被引:2,自引:0,他引:2
关联规则能够发现数据库中属性之间的关联,通过优先选择短规则用于相关属性的选择,有可能得到最小的属性子集.基于此,本文提出一种基于关联规则的特征选择算法,实验结果表明在属性子集大小和分类精度上优于多种特征选择方法.同时,对支持度和置信度对算法效果的影响进行探索,结果表明高的支持度和置信度并不导致高的分类精度和小的特征子集,而充足的规则数是基于关联规则特征选择算法高效的必要条件. 相似文献
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详细介绍了仿生计算机免疫系统中辨别“自我”、“非我”,以及对“非我”类型进行检测的结构.通过定义安全相关事件,提出了一种基于对与安全相关的系统调用进行“非我”检测的新方法,同时对测试程序“非我”类型的分布进行了讨论.实验证明了用此方法进行“非我”及其类型检测的有效性. 相似文献
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传统的基因表达式编程在解决多分类问题时,人为地把多分类转换成多次两分类。融合了K-最邻近分类和基因表达式编程两种技术,做了下列工作:(1)提出了基于基因表达式编程中的特征抽取,证明了特征抽取区多样性定理;(2)提出了特征的自动聚类策略和特征集的自动选择策略,用特征的聚类辅助对象的分类;(3)提出基于基因表达式编程的最邻近距离分类算法,用抽取出的特征采用最邻近距离分类算法进行多分类;(4)实验表明,采用基于基因表达式编程的最邻近距离分类算法,有效地解决了多分类问题,改善了分类性能,使平均分类正确率提高约4%~10%,用于分类的特征维数减少60%~79%。 相似文献
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分类特征规则及趋势规则的发现算法 总被引:4,自引:1,他引:3
本文介绍了数据挖掘的处理过程 ,运用集合理论对关系数据库进行数据分类 ,抽取它们的共同特征 ,分析它们的变化趋势 ,提出了分类—特征规则和趋势规则的基本模型 ,并分别给出了这两种规则的发现算法 相似文献
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提出一种基于人工免疫方法的关联规则提取算法,将人工免疫方法应用于关联规则的提取。本算法采取“随机并行搜索”策略,快速识别出候选关联规则,整个挖掘过程最后只需扫描数据库一遍,也不需生成大量的频繁项目集,从而提高关联规则挖掘的总体性能。 相似文献
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为有效从网络中挖掘出民众关注的热点事件和话题,提高数据分类能力、热点追踪和检测正确率,在分析目前采用非结构化传统挖掘算法所存在问题的基础上,提出一种基于结构化分割的挖掘算法。首先通过分析热点事件挖掘处理流程,设计一种对热点事件数据挖掘的半结构化特征提取算法,对半结构化数据进行特征分割,生成大量请求,进而得到热点事件数据的分配因子,从而提高挖掘性能。仿真结果表明,该算法运行效率较高,精度较好,具有较高的稳健性。 相似文献
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基于系统调用的入侵检测规则的生成 总被引:4,自引:0,他引:4
由授权进程产生的系统调用短序列可作为计算机免疫系统中的“自我”标识。介绍如何利用数据挖掘技术在应用程序的系统调用数据集上进行分类挖掘,从而生成计算机免疫系统中的入侵检测规则,给出并分析了实验结果,发现用此方法生成的规则对未知数据进行分类有较高的准确率。 相似文献
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彭佳红 《计算机工程与科学》2005,27(11):57-58
本文在基于粗糙集理论的最小差异表MDL上,使用增量方式构造了与MDL相类似的简单差异矩阵SDM,以SDM近似约简集为起点对属性子集空间进行前向搜索,提出了一种基于粗糙集的混合特征选择算法。该算法大大提高了特征选择的效率和准确性,适用于数据挖掘的预处理过程。 相似文献
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基于免疫聚类的特征数据浓缩方法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对诊断特征数据中重复或相似事例样本和特征参量之间可能存在的相关性,提出一种有效的特征数据双向压缩预处理方法,该法在不损失数据隐含的特征知识的前提下,能有效降低学习机器的学习负担.在进行样本参量的降维处理时,基于主元分析的思想,采用一种改进的主元分析(MPCA)方法用于横向数据压缩,在压缩样本数量时,综述和比较了现有的各种聚类算法,借鉴生物体自然免疫系统中克隆选择以及免疫网络自稳定等有关机理,提出了基于主元核相似度的免疫聚类算法用于纵向数据压缩.仿真实验验证了所提方法的有效性. 相似文献
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分类问题的一种可伸缩特征选择算法 总被引:4,自引:0,他引:4
特征选择是数据挖掘分类中的一个重要问题.该文推导出一种新的衡量特征与类别相关度的测度SCD即描述特征取值序列类分布的CV系数,利用该测度给出一种线性的可伸缩特征选择算法StaFSOS,并证明了在类别数为2时,SCD测度满足分支界限法的单调性;给出了StaFSOS的一个完备形式——BBStaFS.在12个标准数据集中,StaFSOS算法得出的结果和目标集几乎一致,而StaFSOS的效率高于其它算法;而在另1个中,BBStaFS算法得出了准确结果.在用1000个样本20个特征的真实数据进行的测试中,StaFSOS运行时间是目前较快的GRSR的1/2,得出的特征集准确有效. 相似文献