資料介紹
針對(duì)安全審計(jì)系統(tǒng)中存在的智能程度低、日志信息沒(méi)有充分利用的問(wèn)題,提出一個(gè)基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的安全審計(jì)系統(tǒng)。該系統(tǒng)充分利用已有審計(jì)日志,結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),建立用戶及系統(tǒng)的行為模式數(shù)據(jù)庫(kù),做到及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況,提高了計(jì)算機(jī)的安全性。在傳統(tǒng)Apriori算法的基礎(chǔ)上提出一種改進(jìn)的E-Apriori算法,該算法可以縮小待掃描事務(wù)集合的范圍,降低算法的時(shí)間復(fù)雜度,提高運(yùn)行效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的審計(jì)系統(tǒng)對(duì)攻擊類型的識(shí)別能力提升在10%以上,改進(jìn)的E-Apriori算法相比經(jīng)典Apriori算法和FP-GROWTH算法在性能上得到了提高,特別是在大型稀疏數(shù)據(jù)集中最高達(dá)到51%。
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