【摘 要】
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云计算中的数据数量巨大,以数据挖掘模型和模式识别理论为基础的入侵检测方法,由于主要是对海量数据中入侵样本本身进行比较分析,没有考虑每一个海量数据中入侵特征挖掘样本
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云计算中的数据数量巨大,以数据挖掘模型和模式识别理论为基础的入侵检测方法,由于主要是对海量数据中入侵样本本身进行比较分析,没有考虑每一个海量数据中入侵特征挖掘样本所包含属性的重要性和差异性虑,没有充分考虑每一个属性对入侵分类的不同影响,所以存在不相关规则和尖锐边界等问题,降低了入侵检测的精度。提出引入模糊规则挖掘算法的云计算环境下海量数据中入侵检测方法,以模糊集理论为基础,在入侵关联规则挖掘中将特征属性模糊集作为单一属性来处理,有效地解决入侵规则中出现不相关规则和尖锐边界等问题。实验结果表明,利用改进算法
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