一种基于用户行为模式的匿名数据鉴定方法

摘要

针对匿名用户数据的海量性与冗余性等特点,为提高数字证据的用户身份鉴定性能,文章提出基于用户行为模式的匿名数据鉴定方法.首先,文章研究了基于BIDE算法的用户频繁行为模式挖掘方法,为数据鉴定提供了高质量的用户频繁序列行为模式库.然后,采用基于最长公共子序列的相似度方法得到模式综合相似度,全面描述用户数据之间的吻合程度.最后,分别使用Web浏览数据集和Unix操作命令行数据集进行实验,结果表明,文章所提出的数字证据鉴定方法具有良好的适用性和计算效率,为匿名数据的同一鉴定提供了技术支撑.