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內(nèi)網(wǎng)惡意內(nèi)部活動的證據(jù)通常隱藏在大型數(shù)據(jù)流中，例如數(shù)月或年累積的系統(tǒng)日志，然而數(shù)據(jù)流往往是無界的、不斷變化的和未標記的。因此，為實現(xiàn)高度準確的異常檢測，提出集成流挖掘和圖挖掘的內(nèi)網(wǎng)異常檢測方法，在發(fā)揮圖挖掘的無監(jiān)督優(yōu)勢的冋時，融入了流挖掘的良好自適應能力。采用集成的方法，通過集成分類和更新，當出現(xiàn)概念漂移時，保證集成適應當前概念，使之可以檢測到內(nèi)網(wǎng)惡意行為。實驗證明基于集成的方法比傳統(tǒng)的單模型方法更有效，可以有效識別隨時間改變其行為來隱藏惡意活動的內(nèi)網(wǎng)異常，在面對隱藏在大量數(shù)據(jù)流中的內(nèi)網(wǎng)異常且無標記的數(shù)據(jù)時，所提出的基于流挖掘和圖挖掘的集成方法是十分有意義的。
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