【摘 要】
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为了解决网络入侵检测中的特征建模与发现的问题,在总结常规入侵数据的采集存储特征的基础上,提出入侵数据的抽象表示形式,指出对于由特征属性值组成的不等长符号序列,围绕序
【机 构】
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中国人民公安大学信息技术与网络安全学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61872144)
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为了解决网络入侵检测中的特征建模与发现的问题,在总结常规入侵数据的采集存储特征的基础上,提出入侵数据的抽象表示形式,指出对于由特征属性值组成的不等长符号序列,围绕序列种群的深度挖掘可获得频繁子模式,进而可揭示子模式间的关联关系。同时,为提高新生异常入侵模式的预测匹配精度,结合群智能优化算法的技术优势,设计了基于序列种群的遗传关联规则挖掘算法MGASP,其关联分析过程可解决入侵模型的特征拟合,遗传进化过程可解决异常模式的增量式预测,将MGASP算法应用于KDD99抽样数据集,所得关联规则的定性解释结果验证了
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