频敏模式挖掘算法及在入侵检测中的应用研究

摘要

针对现有挖掘算法存在的多趟扫描数据、动态维护复杂、更新效率低等问题，提出了一种基于前缀树的频繁模式挖掘算法PT-Mine 和更新算法UPT-Mine 。PT-Mine 算法利用前缀树压缩存放数据，通过调整前缀树中相关节点信息和节点链直接在前缀树上采用深度优先的策略挖掘频繁模式。 考虑各站点的数据量比较悬殊、负载不平衡的情况，提出了一种基于复制的平衡调度算法TDBS 。TDBS 算法充分考虑各站点的负载和利用处理机的空闲时间段，把任务尽量分配到已用的处理机上以均衡负载、提高利用率, 进而提高并行挖掘算法PMFP 的加速比和总体效率。 由于现行的入侵检测系统建立的正常模式和异常模式不够准确、完善, 容易造成误警或漏警, 往往会给网络系统造成巨大损失。据此，提出了一种基于频繁模式挖掘的入侵检测方法。本方法首先通过挖掘训练数据集中的最大频繁模式建立系统和用户的正常行为模型和攻击模型，并通过滑动窗口对实际数据进行并行挖掘和标记，能够更加精确、快速地区分用户的正常行为和异常行为；并及时更新、