一个基于时间窗口的入侵检测算法

入侵检测是计算机安全机制的一个重要组成部分，由于它需要从大量的系统审计数据中进行准确、高效的分析，因而适宜用数据挖掘的方法来发现规则。本文给出了一个基于时间窗口的数据挖掘算法来发现入侵行为，在文章末对算法的优缺点进行了讨论。     

基于数据挖掘技术的入侵检测系统模型

针对现有入侵检测系统在处理大量数据时,挖掘速度慢,自适应能力差的缺点,引入了数据挖掘技术使其能从大量数据中发现入侵特征和模式,提出了一种基于数据挖掘技术的入侵检测系统模型,并研究了建模过程中用到的算法.     

基于数据挖掘的网络型误用入侵检测系统研究

数据挖掘技术应用于网络型误用入侵检测系统中，比传统的网络型入侵检测有更大优势。数据挖掘是从大量数据中自动寻找规律的过程，它可以自动构建特征，同时提高了检测精确度，为检测未知攻击提供了可能性。介绍了数据挖掘算法以及基于数据挖掘的入侵检测系统的分类，从不同分类的角度介绍了数据挖掘方法在入侵检测系统中的应用，并且从网络层和应用层2个层次得到实现。     

数据挖掘算法在入侵检测中的应用

数据挖掘可以从海量数据中发现模型和数据间的关系并做出预测。针对入侵检测系统的特点,将数据挖掘算法应用于入侵检测系统中,并着重研究了聚类算法中的K均值算法和一种改进的K均值算法。     

基于数据挖掘的网络型误用入侵检测系统研究

数据挖掘技术应用于网络型误用入侵检测系统中,比传统的网络型入侵检测有更大优势。数据挖 掘是从大量数据中自动寻找规律的过程,它可以自动构建特征,同时提高了检测精确度,为检测未知攻击 提供了可能性。介绍了数据挖掘算法以及基于数据挖掘的入侵检测系统的分类,从不同分类的角度介绍了 数据挖掘方法在入侵检测系统中的应用,并且从网络层和应用层2个层次得到实现。     

基于稀有类分类算法的入侵检测研究

稀有类是数据挖掘中一个重要研究课题。将入侵检测作为稀有类来考虑,阐述了现有的稀有类算法,将基于Boosting的成本敏感的朴素贝叶斯算法引入到入侵检测中,经过试验验证该算法与传统分类算法相比具有很大的优势。     

基于数据挖掘的分布式协同入侵检测

将数据挖掘技术用于协同入侵检测，提出基于数据挖掘的协同入侵规则生成算法，采用基于数据挖掘的分布式协同入侵检测技术，可以有效的检测协同入侵，同时还具有对未知协同攻击模式的检测能力。     

一种基二数据挖掘的入侵检测应用模型的研究

结合几种入侵检测算法,给出一种基于数据挖掘的入侵检测技术应用模型,该模型通过数据挖掘技术有效的收集审计数据来自动生成入侵模型、有效算法,达到智能化的检测过程。描述了模型的结构组成、各部分的功能、工作原理和模型特点。     

基于数据挖掘的网络入侵检测方法的研究

在网络环境中,如何使系统资源和数据能够授权访问,免遭恶意入侵和破坏,是当前信息安全的重大问题,入侵检测是动态安全领域的核心,本文对网络入侵检测技术进行了研究。分析了入侵检测过程,对数据挖掘算法和如何将数据挖掘算法应用到入侵检测系统中进行了研究。     

基于元学习的网络入侵协同检测框架

提出了一种基于元学习的网络入侵协同检测框架.利用数据挖掘/分布式数据挖掘技术提取检测到新型攻击行为的模式,并实时地加入攻击特征库;利用元学习方法进行协同检测,并给了出一个改进的最佳检测模型的搜索算法,能够自动地调整分类算法的参数和系统阈值.     

WEB使用记录挖掘研究

随着WWW上资源的与日俱增，如何使用有效的方法从中获取所需的信息，成为研究人员所面临的一个重要问题、WEB数据挖掘是将传统的数据挖掘技术和理论应用于对WWW资源进行挖掘的一个新兴研究领域、该文介绍了WEB数据挖掘的概念和分类，重点分析了WEB使用记录挖掘的基本原理、方法和过程，同时指出了WEB使用记录挖掘未来有价值的研究方向。     

数据挖掘在智能交通系统中的应用

目的将数据挖掘技术应用于智能交通系统中，利用挖掘得到的模式对交通管理决策提供有效支持。方法针对交通数据库系统中数据的特点，提出了基于概化的数据预处理方法，并在此基础上，采用基于树模型的关联规则挖掘算法进行关联规则挖掘。结果获得了良好的挖掘模式。实际应用说明了挖掘结果的有效性及可行性。结论数据挖掘技术在智能交通系统中的成功应用，为交通管理决策提供了有效支持，且提出的方法易于实现，便于推广。     

关联规则研究综述

关联规则挖掘是近年来数据挖掘研究中一个相当活跃的领域.本文给出了关联规则及相关术语的定义,对关联规则挖掘中的频繁模式、频繁闭模式、最大频繁模式、并行/分布式挖掘及增量挖掘算法作了简单评述,着重介绍了近三年来发表的一些新算法,并对未来的发展趋势进行了预测和展望.     

数据挖掘与统计理论

随着数据库技术的不断发展和数据库系统的广泛应用，数据库中存储的数据量急剧增大，迫切需要新的计算理论和工具帮助人们从大量信息中抽取有用信息，即知识，数据挖掘学科的诞生正是适应这一需要．传统数据分析工具数理统计无疑在这一学科中扮演着重要角色，阐述数据挖掘的主要任务及统计理论在各任务中的应用，旨在更好结合统计理论探讨数据挖掘，更好发挥数理统计理论在数据挖掘中的作用．     

一种采掘意外关联模式的新算法

设计了一种快速采掘意外关联模式的新算法．利用采掘常规模式时产生的统计数据,对常规关联模式进行适当的筛选,然后产生相应的采掘数据库De,所有大项集在De中产生,最后再对整个数据库D扫描从而采掘出意外关联模式．     

Incremental frequent tree-structured pattern mining from semi-structured data

The paper studies the problem of incremental pattern mining from semi-structrued data. When a new dataset is added into the original dataset, it is difficult for existing pattern mining algorithms to incrementally update the mined results. To solve the problem, an incremental pattern mining algorithm based on the rightmost expansion technique is proposed here to improve the mining performance by utilizing the original mining results and information obtained in the previous mining process. To improve the efficiency, the algorithm adopts a pruning technique by using the frequent pattern expansion forest obtained in mining processes. Comparative experiments with different volume of initial datasets, incremental datasets and different minimum support thresholds demonstrate that the algorithm has a great improvement in the efficiency compared with that of non-incremental pattern mining algorithm.     

序列模式的性质研究

序列模式挖掘是数据挖掘中一个重要研究方向,具有广泛的应用背景．序列模式挖掘会产生大量的模式,使得人们很难利用它们．提出上、下闭序列模式的概念,并得到上、下闭序列模式及其它们之间的若干性质,为解决序列模式的数量问题提供理论基础．     

基于场景感知的时序移动接入模式挖掘研究

通过对移动用户的位置、时间和业务需求信息进行组合分析,设计了一种时间序列移动接入模式的挖掘方法. 该方法可以有效地挖掘出时间频繁序列移动接入模式,有利于业务提供商在相应的时间段和位置重点推广对其敏感的业务.该挖掘方法采用了简洁表头的形式储存位置和业务,数据库可以对其进行快速扫描,降低了内存的使用并提高了效率.     

基于映射的增量式数据挖掘算法

数据挖掘算法对于支持度改变及数据集更新的适应性一直都是一个难点.本文根据数据集逐步增加的增量式方法,映射事务模式于线性空间中进行挖掘,并借助了图像在操作系统中显示及存储的特点,提出了一种新的增量式数据挖掘算法IPM-DM.同时,对比分析了其中两种模式映射方法,并与同类算法比较,经过实验证明,算法IPM-DM是有效且可行的.     

移动环境中的最大移动序列模式挖掘

在移动通信环境中,移动序列模式挖掘对于有效的提高位置管理的服务质量具有重大的意义.移动序列模式挖掘和传统的序列模式挖掘是不同的,首先,前者需要考虑更多的时间因素;其次,移动序列模式中的项之间是连续的,因为关心移动用户的下一次移动情况.本文提出了一种挖掘移动序列模式的新技术:聚类的思想引入到移动序列模式挖掘来处理移动历史的时间离散化,并且提出了一个高效的PrefixTree算法来挖掘移动序列.性能研究表明,Pref ixTree算法优于PrefixSpan-2算法.