一种基于事务规则树的高效关联规则挖掘算法

提出了基于事务规则树改进的关联规则快速挖掘算法--FG算法.该算法不需要查找频繁项集,可直接求出所有无冗余的关联规则;将FG算法与其他算法进行实验比较,结果表明,FG算法在效率上优于其他算法,是有效的、可行的关联规则挖掘算法.     

一种新的MDP算法的研究

提出了一种高效的挖掘数据仓库中多维关联规则的MDP算法。MDP算法通过构造一种扩展的前缀树MDP-tree,将数据仓库中的有效信息压缩存储,再使用基于MDP-tree的MDP-mining方法快速发现有趣的关联规则。MDP算法仅需要扫描一次数据仓库,就可以构造出MDP-tree,进而得到所有的关联规则。该算法还具有频繁模式查找简捷、二次查找迅速等优点。通过实验验证了MDP算法的高效性和稳定性,与传统的多维关联规则算法相比有更好的性能。     

数据包过滤规则的快速匹配算法和冲突检测

通过分析数据包过滤技术中的性能瓶颈,提出了过滤规则的快速匹配算法BSLT．该算法采用Trie数据结构存储规则表,并只在叶节点存储相应规则,节省了存储空间,其空间复杂度为O(NW),查找的时间复杂度为O(W);在匹配时采用二分法进行查找,提高了匹配速度,匹配的时间复杂度为O(N)．实验证明BSLT的吞吐率在100条规则内比顺序匹配算法提高了近20％,而且规则越多．BSLT的优势越明显．此外,分析了数据包过滤技术的另一个问题——规则冲突,给出了冲突的理论证明和查找算法．实验证明该算法能准确地检测出冲突规则．     

一种XACML规则冲突及冗余分析方法

基于属性的声明式策略语言XACML表达能力丰富,满足开放式环境下资源访问管理的复杂安全需求,但其自身缺乏对规则冲突检测、规则冗余分析的支持.文中利用规则状态思想描述分析了属性层次操作关联带来的多种冲突类型,在资源语义树策略索引基础上利用状态相关性给出规则冲突榆测算法;利用状态覆盖思想分析造成规则冗余的原因,给出在不同规则评估合并算法下的冗余判定定理.仿真实验首先分析了冲突检测算法的运行效率;然后针对多种策略判定系统,验证了基于语义树的策略索引和冗余规则处理可以显著提高判定性能.     

一种IPV6环境下的高性能规则匹配算法研究

防火墙是确保网络安全的关键设施,而规则匹配又是防火墙的核心技术。随着网络技术的发展,互联网体系结构正逐渐从IPV4向IPV6结构发展,原有的IPV4防火墙规则匹配算法很难直接应用于IPV6网络环境,因为IPV6协议所能表示的地址范围远远超过IPV4协议对应的地址范围。因此提出了一种适用于IPV6环境的高性能规则匹配算法HiPRM(High Performance Rule Matching)。HiPRM算法的核心思想是依据规则的协议和目的端口分布特征,先把整个规则集划分成多个子规则集,再利用位选取算法对规则的源和目的IPV6地址组合的特定位进行选取,然后据此构建二叉查找规则树,最后利用规则树把多个规则子集划分成若干个更小的规则集合。而当报文匹配到某个更小的规则集合时,在小规则集中利用线性匹配法确定具体匹配的对应规则。分析和测试表明,HiPRM算法可以在时间复杂度和空间复杂度较低的情况下实现报文的高速匹配,且具有较好的规则集适应性。     

基于等价类规则树的高效关联规则挖掘算法

传统的类关联规则挖掘方法在挖掘完整的规则数据集时往往需要消耗很长的时间。为了解决这个问题,提出一种高效的基于等价类规则树的类关联规则挖掘算法。首先,通过分析等价类规则树挖掘类关联规则算法存在的耗时问题,设计一个树结构存储数据集的频繁项集;接着,基于这棵树推导出一些修正树上节点和减少节点信息计算量的定理;最后,利用这些定理得到一个有效的适用于挖掘类关联规则的算法。实验结果表明,与其他较为先进的基于等价类规则树的关联规则挖掘算法相比,所提算法更加高效。     

一种改进的多层关联规则挖掘算法

在传统的多层关联挖掘算法中,概念层次树只提供项目的概念分层信息,导致项目查找效率不高。为此,提出一种改进的多层关联规则挖掘算法。在概念层次树的节点中增加2个域,以获取各层的频繁1-项集,通过增加1个基于Hash表的辅助存储结构,以提高项目的查找效率。实验结果表明,与传统算法相比,改进算法的挖掘时间能缩短10%左右。     

一种基于加权的高效关联规则挖掘算法的设计与实现

文章研究了在大型事务数据库中挖掘加权关联规则的问题,给出了加权频繁模式树的定义,在挖掘算法MIN-WAL(O)和MINWAL(W)的基础上,提出了一种基于加权频繁模式树的加权关联规则挖掘算法-WFPTA,并做了相应的算法比较,试验结果表明算法WFPTA是有效的。     

传感器网络中基于应用规则与概率的动态路由算法

针对连续数据分发型传感器网络，提出了一种基于应用规则和概率的动态路由算法RPDR。算法基于节点的状态信息，与应用规则交互后周期性地构造一棵广度优先的数据汇集树形成动态路由路径。数据汇集树由初始生成树建立与生成树修补两阶段完成，算法首先将节点状态作为输入参数提供给应用规则，再由规则使用预定义公式计算出节点当前轮成为树节点的概率，形成初始树；而后在树修补阶段，通过添加一些新的普通节点为路由节点对初始树进行修补，完成树的连通覆盖。仿真结果表明，与TinyOS信标算法相比，在本文设计应用规则下的路由算法具有高数据传输率、时延短、平均能耗低的优点，能延长网络生存时间。     

一种基于MFP树的快速关联规则挖掘算法

在关联规则挖掘FP-Growth算法的基础上,提出一种基于MFP树的快速关联规则挖掘算法。文中给出了MFP算法的工作原理。MFP算法能在一次扫描事务数据库的过程中,把该数据库转换成MFP树,然后对MFP树进行关联规则挖掘。MFP算法比FP-Growth算法减少一次对事务数据的扫描,因此具有较高的时间效率。     

一种基于冲突检测的无关联规则集匹配算法

防火墙已经成为网络安全体系中一个关键的角色,对防火墙的管理越来越受到重视。本文针对在防火墙管理中容易出现的过滤规则冲突问题和规则匹配效率问题,提出了一种基于冲突检测的无关联规则集匹配算法。本文通过对规则进行分析,确定了规则库中的规则应该符合的五个关系;通过对冲突规则的分类,得到了按照各种冲突的特性进行冲突检测产生的状态图,有助于对防火墙的现有规则库进行重写优化。本文在分析传统的线性顺序规则匹配算法和树形规则匹配算法的基础上,提出一种基于冲突检测的无关联规则集匹配算法,其平均比较次数为O(lg(n)),性能上大大优于现有的算法。     

一种防火墙规则冲突检测算法

在入侵检测系统和状态检测防火墙等应用中,规则冲突检测及冲突解析算法是影响安全性及服务质量的关键。首先对防火墙过滤规则之间的关系进行了建模和分类。然后在过滤规则关系分类的基础上提出了一种冲突检测算法。该算法能够自动检测、发现规则冲突和潜在的问题,并且能够对防火墙过滤规则进行无冲突的插入、删除和修改。实现该算法的工具软件能够显著简化防火墙策略的管理和消除防火墙的规则冲突。     

一种分布式防火墙规则冲突的检测算法

为解决分布式防火墙中因规则冲突而导致策略异常问题,提出了一种基于XML的DFW策略异常的发现算法;该算法在分布式防火墙系统中,对于处在不同防火墙策略中的每条规则,设计一棵单根结点的树来表示分布式防火墙策略,即策略树(Policy Tree),然后通过集合全部的策略树,完成防火墙之间策略异常的发现过程;通过对算法的模拟运行,发现该算法在速度性能和可伸缩性方面较其他算法有很大的改进。     

一种性能优化的防火墙规则匹配算法

设计了一种防火墙规则匹配算法,该算法基于分治思想将规则集按照协议类型分割为多个子集,并根据规则之间的关系,将各子集分为无序组和有序组,通过设计哈希函数和索引算法对两组规则进行分别匹配。分析表明,该算法的效率远优于同类算法,大大提高了防火墙的工作性能。     

针对规则更新操作的测试数据包选取算法*

防火墙规则集中存在的配置错误主要来源于规则的添加、删除等更新操作。因此进行规则更新时,需要使用测试算法判断更新操作的正确性。现有的测试算法仅从被添加或被删除规则的顶点选取测试数据包,不能检测出所有因规则冲突而导致的配置错误。基于此,提出了一种针对规则更新操作的测试数据包选取算法PCRU。该算法从两处选取测试数据包,即被添加或者被删除的规则的顶点和规则冲突区域。理论分析和仿真实验表明,与现有测试算法相比,在进行规则更新时,PCRU算法只需使用少量的测试数据包,即可检测出所有因规则冲突而导致的配置错误。     

基于LE-Trie的防火墙策略检测算法

防火墙策略是一系列具体的规则集合,策略的制定对防火墙功能的发挥至关重要,不能存在异常情况。为此,研究基于惰性展开的Trie数据结构,利用LE-Trie结构存储规则表,提出一种防火墙策略的冲突检测与消除算法。仿真结果表明,与使用普通Trie结构的算法相比,该算法具有更高的执行效率。     

防火墙过滤规则的建模和全面优化

防火墙的管理在今天的企业网络环境中是一个复杂和易出错的任务,网络管理员不能仅仅依靠自己的经验和知识来配置防火墙,而必须使用有效的工具和技术,在系统的方法学的指导下来完成。论文采用几何技术对防火墙的配置进行建模,每个过滤规则被映射为多维空间中的一个几何体,从而使得防火墙的配置可视化和易于理解。该方法可以对防火墙的现有规则库进行彻底的重写,从而实现全面的优化。另外,该文还将通常定义在两个规则之间的规则冲突的概念和分类扩展到多个规则之间。     

一种规则集快速压缩算法

实际应用中的规则集表现出很强的聚集特性,针对这一特性提出一种规则集快速压缩算法.快速压缩算法是一个由粗到细的先分类再合并压缩的过程,首先通过使用Hash函数将提取的规则信息散列并以散列值作为查找关键字构建二叉查找树实现粗略分类,然后在树结点对应的Hash函数冲突列表中逐条比较完成精确分类,最后合并冲突列表中的规则实现压缩.实验结果表明,与逐条规则逐个域比较的简单压缩方法相比,快速压缩算法在保持较高压缩率的前提下,能够将压缩时间平均减少90%以上.     

Ant Colony Optimization based approach for efficient packet filtering in firewall

A firewall is a security guard placed at the point of entry between a private network and the outside network. The function of a firewall is to accept or discard the incoming packets passing through it based on the rules in a ruleset. Approaches employing Neural networks for packet filtering in firewall and packet classification using 2D filters have been proposed in the literature. These approaches suffer from the drawbacks of acceptance of packets from the IP address or ports not specified in the firewall rule set and a restricted search in the face of multiple occurrences of the same IP address or ports respectively. In this paper we propose an Ant Colony Optimization (ACO) based approach for packet filtering in the firewall rule set. Termed Ant Colony Optimization Packet Filtering algorithm (ACO-PF), the scheme unlike its predecessors, considers all multiple occurrences of the same IP address or ports in the firewall rule set during its search process. The other parameters of the rule matching with the compared IP address or ports in the firewall ruleset are retrieved and the firewall decides whether the packet has to be accepted or rejected. Also this scheme has a search space lesser than that of binary search in a worst case scenario. It also strictly filters the packets according to the filter rules in the firewall rule set. It is shown that ACO-PF performs well when compared to other existing packet filtering methods. Experimental results comparing the performance of the ACO-PF scheme with the binary search scheme, sequential search scheme and neural network based approaches are presented.     

三值关联规则在不确定性知识表示及推理中的应用

针对传统关联规则和 Ｂｏｏｌｅａｎ规则矩阵无法进行不确定性知识表示和推理的弱点,该文采用三值逻辑表示规则和真值状态的不确定性,提出并使用三值关联规则（Ｔ规则）和三值规则矩阵（ＴＲ矩阵）,利用 ＴＲ矩阵变换实现高速前向推理和后向推理。对复合三值规则的无损分解进行了详细探讨,最后提出了一个能进行不确定推理的新算法。