论文研究-基于异常检测的模糊行为序列挖掘算法研究.pdf下载

异常检测是入侵检测的一种重要手段, 异常检测的关键在于正常模式的刻画, 而正常模式的质量取决于数据的质量。对于纯净( 不带噪声) 的数据, 正常模式的准确度相对较高; 对于不太纯净的数据, 就有可能丢掉某些真正的用户特征, 从而会增加误警率。基于此提出了一个ASM 用户行为序列特征挖掘算法, 该算法结合数据挖掘中的序列挖掘方法, 利用模糊匹配技术来挖掘隐藏在噪声背后的用户行为序列。实验表明, 采用模糊匹配技术为入侵检测提取正常序列模式是可行的、有效的。