【摘 要】
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该文在研究网络入侵数据特性的基础上,设计了一种新的以Aprior算法为基础,面向入侵检测,基于轴属性、参考属性、相关支持度的序列模式挖掘算法,即SPM-ID(Sequential Patterns
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该文在研究网络入侵数据特性的基础上,设计了一种新的以Aprior算法为基础,面向入侵检测,基于轴属性、参考属性、相关支持度的序列模式挖掘算法,即SPM-ID(Sequential Patterns Mining for IntrtisionDetection)算法.SPM-ID算法着重解决从混合数据序外中挖掘频繁序列模式,侧重提高算法的精确性、扩展性和适应性.该算法的创新在于将数据属性分成几个等级,推导基于属性的序列模式,它充分利用Aprior挖掘算法中的数据结构和库函数以挖掘序列长度>=2的频繁插曲;Aprior算法中的原始矢量被用作序列模式的时距矢量,原始矢量的每对值是时距矢量的临界值,设计的最小 、无过载的时间连接函数用于从两个长度为k-1的频繁项集时距矢量中创建长度为k的侯选项集时距矢量;算法计算频繁序列模式可分为两个步骤:①通过"轴"属性找到频繁关联,②在己有频繁关联的基础上生成频繁序列模式.
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