Snort规则库的冲突检查

针对冲突是规则库不正确的一种表现形式,可能导致漏报和误报,对Snort规则库的冲突进行了研究.首先从一般意义上讨论了冲突的类型以及冲突检测的算法,给出了对Snort规则库的检查结果,最后分析了冲突的原因和可能的解决方法.     

网络入侵检测规则的冲突检测和解决

为了解决入侵检测系统中当前输入事件同时匹配入侵规则库中多条规则(检测冲突)从而导致漏报和误报的问题,利用形式化方法研究了冲突的类型和判定标准,给出了冲突检测和解决的算法.对Snort规则库分析的结果表明:提出的冲突判定标准正确有效,且冲突在规则库中实际存在并以交叉冲突为主.因此依靠专家经验建立的规则库不可避免地存在语义矛盾,对规则库进行冲突检测和冲突解决有助于提高入侵检测系统的有效性.     

空中交通控制的冲突探测算法

针对快速增长的空中交通流量和空中飞行安全的要求,给出了一种综合改进的冲突探测算法,该算法综合了确定型冲突探测方法和概率型冲突探测方法在工程应用中的优点,考虑了空管规则和简单的过滤算法,引入了持续探测方法。综合改进的冲突探测算法对即将发生冲突的飞机对提前做出预测和报警,减轻管制员工作负担,从而避免冲突的发生,确保飞行安全。最后,结合中国某国际机场的实际数据,利用该算法对实际空域进行实时冲突探测,取得较好的效果。     

基于数据挖掘的IDS日志算法的改进

提出了一个基于最小完美哈希函数的关联规则的数据挖掘算法.基于Apriori 的算法,在综合了传统哈希剪枝技术的同时,利用最小完美哈希函数的优点,保证了静态数据库关联规则挖掘,可以对关联规则的哈希结构数据进行动态的调整.该算法提高了挖掘效率,通过抑制哈希地址冲突提高了算法的稳定性和可用性.     

结合冲突系数K与Pignistic 概率距离的冲突度量方法

针对经典证据理论中,冲突系数K不能有效地度量证据之间的冲突程度的问题,提出了一种新的证据冲突表示方法,通过引入pignistic概率距离,将pignistic概率距离和冲突系数K看成平面直角坐标系上的一点,通过计算这个点到坐标原点的距离,以此作为衡量证据间冲突程度的标准;针对新的冲突度量方法,提出了一种改进的证据合成算法,将新的冲突系数作为修正因子,证据冲突时对合成结果进行修正,证据不冲突时采用D-S合成规则进行合成。实例及仿真验证了新冲突度量算法和改进合成算法收敛速度显著快于对比算法。     

基于散列表的快速分组分类算法

通过分析Internet网络主干路由器分组分类的关键问题和解决方案, 提出了基于散列表的快速分组分类算法, 该算法时间复杂度为O(1); 通过分析规则表的相关性将规则表分成相关子集和不相关子集, 对不相关子集采用哈希法构造散列表. 实验测试表明, 所给算法比顺序匹配算法的吞吐率提高近10%. 进一步分析了规则冲突, 并给出了冲突的理论证明和查找算法.     

提取有效规则的关联分类算法

针对关联分类算法产生的规则普遍存在分类器分类精度、效率低的问题,提出了一种提取有效规则的关联分类算法--ACDER算法.首先定义了剩余支持度和剩余置信度,然后通过计算规则剩余支持度和剩余置信度建立了分类器并进行剪枝,以达成对分类尽量少且最有效的规则构成分类器,确保分类器中不存在任何冗余规则和冲突规则.在8个数据集上的测试结果表明,所提算法的平均分类精度比关联规则算法提高了4.15%,而在所有数据源分类器上的规则数却减少了54%.     

基于改进冲突系数的证据理论组合新方法

通过对D-S证据理论冲突系数和组合规则进行研究,发现导致证据组合结果与事实相悖的另一个因素,为此,提出一种新的冲突系数表示方法和证据理论组合规则。新的方法针对证据冲突系数处理和组合规则不合理的情况,用自冲突系数和互冲突系数这2种方式的加权表示新的全局冲突系数。新的组合规则根据基本概率分配原则建立,并推导得出多点集焦元证据理论的组合情况。研究结果表明:本文所提方法与传统算法相比,规则更简便,更精确,在处理证据冲突和正常证据方面更具优势。     

基于默认规则及冲突检测的防火墙规则优化算法

防火墙过滤规则集的日益增大以及规则间存在的相互冲突严重影响了网络的性能。对防火墙匹配优化算法进行研究和改进,在使用统计分析方法提高了规则调整动态性的基础上,结合规则间的冲突检测进行预优化,同时提出将默认规则分离出一部分进行合并操作,将生成的新规则参与原规则集的次序调整。仿真结果证明该方法有效的降低了防火墙规则匹配时间,提高了防火墙性能。     

基于最小完美哈希函数的数据挖掘算法

提出了一种基于最小完美哈希函数的关联规则的挖掘算法.这一基于Apriori的算法在综合了传统哈希剪枝技术的同时,充分利用了最小完美哈希函数的优点,从而在保证静态数据库关联规则挖掘的同时,使对关联规则的哈希结构数据进行动态调整成为可能.这一算法不仅提高了挖掘效率,而且通过抑制哈希地址冲突提高了算法的稳定性和可用性.     

数据挖掘中的负关联规则算法

关联规则是数据挖掘的主要研究方面,已往对关联规则的研究主要集中在挖掘征关联规则上,事实上,负关联规则在应用中的地位也是非常重要的     

关联规则更新的新算法

考虑事务数据库D不变,项目集I发生变化时的关联规则挖掘问题.提出了两种关联规则更新算法,解决增加项目或减少项目时的关联规则更新问题.与重新运行一遍Apriori算法相比较,其运行效率有显著提高.     

一种高效挖掘关联规则的算法研究

在对经典的关联规则算法进行了分析后,通过引入多维链表结构,提出了利用事务集合匹配运算和链表操作高效地挖掘关联规则的算法ARM LL.实验结果表明该算法是可行的,并具有较高的效率.     

关联规则Apriori算法的改进

Apriori算法是关联规则提取的经典算法,但存在一些不足之处。关联算法的研究主要集中在提高Apriori算法的效率上。本文分析了该算法并进行了改进,使得频繁集产生的同时精简事务集。这种算法及时去掉了不必要的数据,减少了数据运算,从而使算法更优化。     

Indirect associations between multiple items and a mining algorithm

hldirect association is a high level relationship between items and frequent itemsets in data. Current research approaches on indirect association mining are limited to indirect association between itempairs,which will discover too many rules from dataset. A formal definition of indirect association between multiple items is presented, along with an algorithm, SET NIA, for mining this kind of indirect associations based on anti-monotonicity of indirect associations and frequent itempair support matrix. While the found rules contain same information as compared to the rules found by indirect association between itempairs algorithms, this notion brings space-saving in storage of the rules as well as superiority for human to understand and apply the ndes. Experiments conducted on two real-word datasets show that SET _ NIA can effectively find fewer rules than existing algorithms which mine indirect association between itempairs,the experimental results also prove that SET_NIA has better performance than existing algorithms.     

分布式数据库约束性关联规则挖掘

针对分布式数据库和约束条件的特点,提出了2种在分布式环境下挖掘约束性关联规则的有效算法,即基于Apriori算法的DMAIC算法和基于频繁模式树的DAMICFP算法.此外,进行了实例验证和测试分析,指出了这2种算法各自的优缺点及适用条件.研究结果表明:DMAIC算法可靠性高,通信协议简单,适用于对通信性能要求不高的分布式数据库;DAMICFP算法执行效率高,通信性能好,适用于对通信性能要求较高的多项目分布式数据库;这2种算法均能有效地解决分布式挖掘约束性关联规则的问题.     

一种利用遗传算法自动生成模糊规则方法

将遗传算法用于模糊系统的建模中,在分析经典遗传算法基本原理的基础上,提出了算法的改进措施;重点阐述了模糊系统中遗传与变异的作用,从而提出了一种具有很强进化能力的模糊规则生成算法,为智能系统获得模糊规则提供了一种有效方法。模拟结果验证了该算法的正确性。     

常见关联规则算法分析与比较

介绍了常见的10种关联规则算法：AIS算法、SETM算法、A州州算法等,并对各种算法的性能进行了分析比较．其中SETM算法效率最低,但和DBMS集成的最好,AVM算法效率最高,但只适用于布尔类型的关联规则．     

一种基于遗传算法的分类规则挖掘算法

对遗传算法应用于分类规则挖掘问题进行研究,提出一种基于遗传算法和Apriori算法的混合分类规则挖掘算法,该算法的具体方案包括分类规则编码、适应度函数定义以及对进化后的规则的约简方法,最后通过实例仿真证明了该算法的有效性。     

具有数据清理功能的交互式数据迁移及应用

针对众多论文对数据迁移的研究多是泛泛地介绍数据迁移的方法,而没有考虑数据迁移过程中的数据清理问题,提出了一种具有数据清理功能的交互式数据迁移技术.该技术把数据迁移和数据清理紧密地结合在一起,具有开放的规则库和算法库.通过在规则库中定义规则以及从算法库中选择合适的清理算法,不仅能灵活、准确地完成数据的迁移,还能保证数据迁移后新系统的数据质量.该技术被应用于医疗保险信息系统再工程项目,取得很好的效果,从而说明这种数据迁移技术在实践中是可行的.