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模糊关联规则挖掘在入侵检测中的应用的中期报告.docx

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模糊关联规则挖掘在入侵检测中的应用的中期报告.docx

上传人:niuww 2024/4/17 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【模糊关联规则挖掘在入侵检测中的应用的中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【模糊关联规则挖掘在入侵检测中的应用的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。模糊关联规则挖掘在入侵检测中的应用的中期报告一、选题背景随着互联网的发展,网络安全问题日益凸显。入侵检测作为网络安全的第一道防线,成为保障网络安全的重要手段之一。然而,传统的入侵检测方法面临着许多挑战,如攻击方法逐渐复杂化、大量数据需要处理等问题。因此,采用数据挖掘技术对入侵行为进行分析,成为提高入侵检测效率和准确率的有效手段之一。在数据挖掘中,关联规则挖掘可以发现数据集中的相关规律和趋势。传统的关联规则挖掘方法主要处理离散型数据,而网络安全数据一般为连续型数据,因此需要采用一些改进方法。模糊关联规则挖掘是一种可以处理连续型数据的方法,通过模糊化处理连续型数据,可以获得更加准确的关联规则。本研究旨在探索模糊关联规则挖掘在入侵检测中的应用,通过挖掘网络安全数据集中的关联规律,提高入侵检测的效率和准确率。二、-KDD数据集作为本研究的实验数据。NSL-KDD数据集是目前公认的较为完整的入侵检测数据集,包括了4个标准的攻击类型以及21个详细的攻击类型。本研究使用了其中的10%作为训练集,90%作为测试集,并对数据集进行预处理和特征选择。,通过模糊化处理连续型数据,获得更加准确的关联规则。算法的具体步骤包括:模糊化处理、支持度计算、关联规则生成、规则评估和规则筛选。,本研究提出的模糊关联规则挖掘算法可以获得更加准确的关联规则,有效提高了入侵检测的准确率和效率。同样的实验数据,%,%。三、,提高算法的效率和准确率。,如聚类分析、分类算法等。,提高实验的可信度。四、,J.,&Kamber,M.(2006).Datamining:,R.,Imielinski,T.,&Swami,A.(1993).,郭鑫,[J].计算机应用研究,2006(9):2324-,[J].计算机工程,2018(23):10-12.