基于关联规则的入侵检测算法研究综述
入侵检测技术综述
入侵检测技术综述 胡征兵1Shirochin V.P.2 乌克兰国立科技大学 摘要 Internet蓬勃发展到今天，计算机系统已经从独立的主机发展到复杂、互连的开放式系统，这给人们在信息利用和资源共享上带来了很大的便利。由Internet来传递和处理各种生活信息，早已成为人们重要的沟通方式之一，随之而来的各种攻击事件与入侵手法更是层出不穷，引发了一系列安全问题。本文介绍现今热门的网络安全技术-入侵检测技术，本文先讲述入侵检测的概念、模型及分类，并分析了其检测方法和不足之处，最后说描述了它的发展趋势及主要的IDS公司和产品。 关键词入侵检测入侵检测系统网络安全防火墙 1 引言 随着个人、企业和政府机构日益依赖于Internet进行通讯，协作及销售。对安全解决方案的需求急剧增长。这些安全解决方案应该能够阻止入侵者同时又能保证客户及合作伙伴的安全访问。虽然防火墙及强大的身份验证能够保护系统不受未经授权访问的侵扰，但是它们对专业黑客或恶意的经授权用户却无能为力。企业经常在防火墙系统上投入大量的资金，在Internet入口处部署防火墙系统来保证安全，依赖防火墙建立网络的组织往往是“外紧内松”，无法阻止内部人员所做的攻击,对信息流的控制缺乏灵活性，从外面看似非常安全，但内部缺乏必要的安全措施。据统计，全球80%以上的入侵来自于内部。由于性能的限制，防火墙通常不能提供实时的入侵检测能力，对于企业内部人员所做的攻击，防火墙形同虚设。 入侵检测是对防火墙及其有益的补充，入侵检测系统能使在入侵攻击对系统发生危害前，检测到入侵攻击，并利用报警与防护系统驱逐入侵攻击。在入侵攻击过程中，能减少入侵攻击所造成的损失。在被入侵攻击后，收集入侵攻击的相关信息，作为防范系统的知识，添加入知识库内，增强系统的防范能力，避免系统再次受到入侵。入侵检测被认为是防火墙之后的第二道安全闸门，在不影响网络性能的情况下能对网络进行监听，从而提供对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护,大大提高了网络的安全性[1]。 2 入侵检测的概念、模型 入侵检测（Intrusion Detection，ID）, 顾名思义，是对入侵行为的检测。它通过收集和分析计算机网络或计算机系统中若干关键点的信息，检查网络或系统中是否存在违反安全策略的行为和被攻击的迹象。进行入侵检测的软件与硬件的组合便是入侵检测系统（Intrusion Detection System,IDS）。 入侵检测的研究最早可以追溯到詹姆斯·安德森[1]在1980年为美国空军做的题为《计算机安全威胁监控与监视》的技术报告，第一次详细阐述了入侵检测的概念。他提出了一种对计算机系统风险和威胁的分类方法，并将威胁分为外部渗透、内部渗透和不法行为三种，还提出了利用审计跟踪数据监视入侵活动的思想。他的理论成为入侵检测系统设计及开发的基础 , 他的工作成为基于主机的入侵检测系统和其它入侵检测系统的出发点。 Denning[2]在1987年所发表的论文中，首先对入侵检测系统模式做出定义：一般而言，入侵检测通过网络封包或信息的收集，检测可能的入侵行为，并且能在入侵行为造成危害前及时发出报警通知系统管理员并进行相关的处理措施。为了达成这个目的，入侵检测系统应包含3个必要功能的组件：信息来源、分析引擎和响应组件。 ●信息来源（Information Source）：为检测可能的恶意攻击，IDS所检测的网络或系统必须能提供足够的信息给IDS，资料来源收集模组的任务就是要收集这些信息作为IDS分析引擎的资料输入。 ●分析引擎（Analysis Engine）：利用统计或规则的方式找出可能的入侵行为并将事件提供给响应组件。 ●响应模组（Response Component）：能够根据分析引擎的输出来采取应有的行动。通常具有自动化机制，如主动通知系统管理员、中断入侵者的连接和收集入侵信息等。 3 入侵检测系统的分类 入侵检测系统依照信息来源收集方式的不同，可以分为基于主机（Host-Based IDS）的和基于网络（Network-Based IDS）；另外按其分析方法可分为异常检测（Anomaly Detection,AD）和误用检测（Misuse Detection,MD），其分类架构如图1所示： 图 1. 入侵检测系统分类架构图
颜雪松,-关联规则挖掘综述
收稿日期:2001 12 14;修返日期:2002 04 28 基金项目:湖北省自然科学基金资助项目(2001ABB006) 关联规则挖掘综述 * 颜雪松,蔡之华,蒋良孝,贺 毅 (中国地质大学信息工程学院,湖北武汉430074) 摘 要:介绍了关联规则挖掘的一般概念,并进一步导出它的一般框架;同时对一些典型算法进行了分 析和比较,介绍了关联规则的应用;最后展望了关联规则挖掘的未来研究方向。关键词:关联规则;频繁项目集;深度优先遍历;宽度优先遍历 中图法分类号:TP301 6 文献标识码:A 文章编号:1001 3695(2002)11 0001 04 Survey of Association Rule Mining YAN Xue song,CAI Zhi hua,JIANG Liang xiao,HE Yi (Colle ge o f Information Enginee ring ,China Unive rsit y o f Geosc ienc es,Wuhan Hubei 430074,China) Abstract:In this paper we explain the fundaments of association rule mining and moreover derive a general framework.At the same time compares and analyses some typical algorithms,introduces the application of the association rules.At the end,views some future directions in association rule generation. Key w ords:Association Rule;Frequent Itemsets;DFS;BFS 1 引言 面对海量的存储数据,如何从中发现有价值的信息或知识是一项非常艰巨的任务。数据挖掘就是为了满足这种要求而迅速发展起来的。数据挖掘是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的知识和规则。数据挖掘是人工智能和数据库发展相结合的产物,是目前国际上数据库和信息决策系统最前沿的研究方向之一,已引起了学术界和工业界的广泛关注。目前研究的主要目标是发展有关理论、方法和工具,以支持从大量数据中提取有价化的知识和模式。在事务数据库中挖掘关联规则是数据挖掘领域中的一个非常重要的研究课题。它是由R.Agra wal 等人首先提出的。关联规则的一个典型例子就是: 90%的客户在购买面包的同时也会购买牛奶 ,其直观意义为顾客在购买某些商品的时候有多大的倾向会购买另外一些商品。 2 关联规则的基本概念 假设T 是事务的集合,在T 中的每一个事务都是项目集I 的子集。假设C 是I 的一个子集,我们定义C 的支持度如下: (C)=|{t|t !T,C t}|。 (C)表示包含在C 中的事务的数目。例如图1所示的事务集。事务的项目集I 是{Bread,Beer,Coke,Diaper,Milk}。{Diaper,Milk}的支持度是 {Diaper,M ilk}=3,而 {Diaper,Milk, Beer}=2。 TID Item s 1Bread,Coke,Mil k 2Beer,Bre ad 3Beer,Coke,Diape r,Mil k 4Beer,Bre ad,Diape r,Mil k 5 Coke,Dia pe r,Mil k 图1 Transactions from Supermarket 关联规则可描述为:!XY,X I,Y I 。关联规则X !Y 的支持度s 定义为: (X ?Y)/|T|,置信度 定义为 (X ?Y )/ (X)。例如,假设一条规则{Diaper,Milk}!{Beer},表示如果Diaper 和Milk 在一个事务中,就意味着Beer 也包含在这个事务中。这条规则的支持度是: (Di aper ,Milk,Beer)/5=40%。置信度为 (Diaper,Milk,Beer)/ (Diape r,Milk)=66%。如果一条规则的置信度很高的话,就说明这条规则很重要,因为它可以在规则中给项目关联提供精确的预测。同样的,规则的支持度也很重要,它可以暗示在事务中这条规则的出现频率有多高。支持度很低的规则通常是引不起人们的兴趣的。 这就是为什么大多数的算法[2] 忽视那些不能满足用户给定的最小支持度条件的规则的原因。这种用给定最小支持度过滤规则的方法可以减少产生的关联规则的数量,以便于管理。因为算法可能产生的规则的数量和项目集I 的子集的数量是成比例的,可能达到2|I|,因此,这种过滤在实际应用中是必需的。 发现关联规则的任务就是发现所有形如X !Y 的规则,规则的支持度大于或等于给定的最小支持度,规则的置信度大于或等于给定的最小置信度。发现关联规
关于关联规则挖掘综述
关联规则挖掘综述 潮娇娇 摘要：关联规则挖掘是数据挖掘中的一个很重要的研究内容之一，近年来很多国内外研究人员对其进行了大量的研究。为了更进一步的了解关联规则挖掘技术，并掌握其发展方向和目前的研究现状。本文对关联规则挖掘技术进行了相关综述。首先介绍了关联规则的基本概念，其次分析了近年来一些经典关联规则算法的改进，并概述了相关算法在实际中的应用。最后对关联规则挖掘技术未来的发展趋势进行了讨论。 关键字：关联规则；算法；数据挖掘； Abstract: association rule mining is one of the important data mining research contents in this year, many domestic and foreign researchers have done a lot of research on it. In order to understand further the association rule mining technology, and grasp the development status and direction of research at present. This article of association rule mining technology related review. Firstly introduces the basic concepts of association rules, then analyzes the improvement of some classical algorithm of association rules in recent years, and summarizes the application of related algorithms in practice. At the end of the association rule mining technology development trend in the future are discussed. Key words: association rules; algorithms; data mining; 引言 随着计算机技术与数据库技术的飞速地发展，数据资源越来越多。但巨大的数据，依然没有解决我们的信息需求问题，针对这种情况，产生了数据库的数据挖掘。与传统技术相比，数据挖掘技术是一种新型的信息处理技术，能够自动和智能地把位置数据或者大量数据中潜在信息转换成人们需要的信息和知识的技术。它可以从数据库提取有用的知识、规律以及更高层次的信息，对这些进行分析，帮助人们更有效的利用海量数据中存在的价值。目前对数据挖掘的发展趋势及研究方向主要集中在数据挖掘的数据总结、分类、聚类、关联规则等方面。而关联规则挖掘作为数据挖掘的核心内容之一，进来得到了很快的发展。并已经成为当今数据挖掘的热点。为此，对关联挖掘技术的研究具有重要的意义。本文将重点介绍关联规则挖掘技术的相关研究。主要对近年来关联规则挖掘技术的算法改进进行综述以及未来的发展方向。 1、关联规则基本概念 1.1 相关介绍 关联规则作为数据挖掘的核心研究内容之一，它是大量数据中发现信息之间可能存在的某种关联或者相关联系。通过分析这些挖掘出的数据联系，可以在现实中帮助我们预测或决定某些事情将会发生。有效的提高了我们制定出准确的决策。目前，关联规则挖掘技术广泛应用于金融、互联网、医学等多个领域。最早的关联挖掘是未来发现交易数据库中不同商品之间的联系，通过分析这种联系获得有关购买者的一般的购买模式。从而有助于商家合理地安排进货、库存及货架设计，更好的制定发展计划和规避风险。
关联规则挖掘算法的研究
Ｖｏｌ．２９Ｎｏ．１ Ｊａｎ．２０１３ 赤峰学院学报（自然科学版）ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｉｆｅｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）第29卷第1期（下） 2013年1月关联规则挖掘算法的研究目前是数据挖掘领域的一个重要方向，其中，Ａｐｒｉｏｒｉ算法就是一个经典的挖掘关联规则算法．１９９３年，Ａｇｒａｗａｌ等提出关联规则挖掘的相关概念，随后提出经典Ａｐｒｉｏｒｉ算法，它是一个采用两阶段挖掘思想的算法，且多次扫描事务数据库，直到寻找出给定数据集中数据项之间有趣的关联规则．1关联规则基本概念 １．１ 关联规则 关联规则是形如Ａ圯Ｂ的蕴含式，在关联规则中，有两 个重要的概念：支持度和置信度．支持度是对关联规则的重要性的衡量，置信度是对关联规则的准确度的衡量，一般情况下，用户根据实际挖掘需要，预先给定最小支持度和最小置信度，通常情况下，如果规则的置信度和支持度大于用户指定的最小置信度和支持度，那么这个规则就是一条有效规则．事实上，有效规则并不一定具有实用性，还要参照关联规则的其他指标． 定义1 设Ｉ＝｛Ｉ１，Ｉ２，…，ＩＭ｝是数据项的集合，Ｄ是全体事务 的集合，一个事务Ｔ有一个唯一的标识ＴＩＤ．如果项集Ａ哿Ｔ，则称事务Ｔ支持项集Ａ，也称事务Ｔ包含项集Ａ． 定义2 关联规则是形如Ａ圯Ｂ的蕴含式，其中Ａ奂Ｉ，Ｂ奂Ｉ，且Ａ∩Ｂ＝Φ． 定义3 事务数据库Ｄ中有Ｎ条交易事务，关联规则 Ａ圯Ｂ的支持度定义为： ｓｕｐｐｏｒｔ（Ａ圯Ｂ）＝ｓｕｐｐｏｒｔ（Ａ∪Ｂ）×１００％．定义4 置信度定义为： ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ（Ａ圯Ｂ）＝ｓｕｐｐｏｒｔ（Ａ∪Ｂ）×１００％． 引理1 在数据库中若有一事务Ｔ其长度小于Ｋ＋１，则 由Ｋ项频繁集生成Ｋ＋１项频繁集时，事务Ｔ是没必要扫描的．１．２ Ａｐｒｉｏｒｉ算法的基本思想 Ａｐｒｉｏｒｉ算法是发现关联规则的经典算法．该算法分两个步骤发现关联规则：第一步通过迭代，找出事务数据库中的所有频繁项集，即支持度不低于最小支持度的项集；第二步利用频繁项集构造出满足用户最小可信度的规则．2 Apriori 算法的不足之处 Ａｐｒｉｏｒｉ算法最大的优点是算法思路比较简单，它以递归统计为基础，生成频繁项集，易于实现．Ａｐｒｉｏｒｉ算法虽然能够从海量数据中挖掘出关联规则，但是算法在执行速度和效率上有一定的局限性，表现如下：２．１ Ａｐｒｉｏｒｉ算法会产生大量的候选项集．该算法是由候选 集函数Ａｐｒｉｏｒｉ－Ｇｅｎ利用Ｌｋ－１项产生候选项集Ｃｋ，所产生的Ｃｋ由Ｃｋ Ｌｋ－１ 项集组成．显然ｋ越大产生的候选项集的数目就越多． ２．２Ｉ／Ｏ负载过大．Ａｐｒｉｏｒｉ算法需要多次扫描事务数据库， 需要很大的Ｉ／Ｏ负载．对每次ｋ循环，候集Ｃｋ中的每个元素都必须扫描数据库１次来决定其是否加入Ｃｋ．例如，一个频繁大项目集包含１２个项，那么就至少扫描事务数据库１２遍．3 对Apriori 算法的改进 算法改进的思路 １．改变数据的存储结构，用二进制位存储各项目的事务集，矩阵的列代表频繁Ｋ－项集，矩阵的行代表事务，其中１表示该项目在某事务中出现，０表示该项目在某事务中没有出现． ２．生成频繁１－项集．首先扫描源数据库，生成矩阵．统计每列中包含１的数目，得到该项目的支持事务数，如果该项的支持事务数大于最小支持事务数，则该项是频繁项集，否则是非频繁项集．从矩阵中将该列删除，并根据引理１，在矩阵中删除第９行，得出频繁１－项集． ３．由频繁１－项集生成频繁２－项集．对频繁１－项集中的项两两连接得出候选２－项集，也就是对矩阵中第ｉ列所代表的项集和第ｊ列所代表的项集进行逻辑与操作．然后计 关联规则挖掘算法的研究 张 丽 （湖南文理学院 经济与管理学院，湖南 常德415000） 摘要：本文介绍了数据挖掘中的关联规则经典Ap r i or i 算法.针对Ap r i or i 算法在执行速度和效率上的缺点，提出了一种改进的Ap r i or i 算法. 关键词：Ap r i or i ；算法；关联规则中图分类号：ＴＰ３１１ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７３－２６０Ｘ（２０１３）０１－００２２－０２ 基金项目：湖南文理学院2010年度青年启动课题（QNQD1017） ２２－－
入侵检测技术概述
入侵检测技术概述 孟令权李红梅黑龙江省计算中心 摘要 本文概要介绍了当前常见的网络安全技术——入侵检测技术，论述了入侵检测的概念及 分类，并分析了其检测方法和不足之处．最后描述了它的发展趋势及主要的IDS公司和产品。 关键词 入侵检测；网络；安全；IDS 1 引言 入侵检测技术是为保证计算机系统的安全而设计与配置的一种能够及时发现并报告系统中未授权或异常现象的技术，是一种用于检测计算机网络中违反安全策略行为的技术。违反安全策略的行为有：入侵——非法用户的违规行为；滥用——用户的违规行为。 2 入侵检测的概念 入侵检测(I n t r u s i o n D e t e c t i o n ，I D ) ，顾名思义，是对入侵行为的检测。它通过收集和分析计算机网络或计算机系统中若干关键点的信息，检查网络或系统中是否存在违 反安全策略的行为和被攻击的迹象。进行入侵检测的软件与硬件的组合便是入侵检测系 统(Intrusion Detection SystemIDS ) 。 3 入侵检测系统的分类 入侵检测系统(I D S ) 依照信息来源收集方式的不同，可以分为基于主机(H o s t-Based IDS ) 的和基于网络(Netwo r k-BasedIDS ) ；另外按其分析方法可分为异常检测(Anomaly Detection ，AD ) 和误用检测(Misuse Detection ，M D ) 。 3 ．1主机型入侵检测系统 基于主机的入侵检测系统是早期的入侵检测系统结构，其检测的目标主要是主机系统和系统本地用户，检测原理是根据主机的审计数据和系统日志发现可疑事件。检测系统可以运行在被检测的主机或单独的主机上。 其优点是：确定攻击是否成功；监测特定主机系统活动，较适合有加密和网络交换器的环境，不需要另外添加设备。 其缺点：可能因操作系统平台提供的日志信息格式不同，必须针对不同的操作系统安装不同类型的入侵检测系统。监控分析时可能会曾加该台主机的系统资源负荷．影响被监测主机的效能，甚至成为入侵者利用的工具而使被监测的主机负荷过重而死机。 3 ．2 网络型入侵检测系统 网络入侵检测是通过分析主机之间网线上传输的信息来工作的。它通常利用一个工作在“混杂模式”(PromiscuousMode) 下的网卡来实时监视并分析通过网络的数据流。它的分析模块通常使用模式匹配、统计分析等技术来识别攻击行为。 其优点是：成本低；可以检测到主机型检测系统检测不到的攻击行为；入侵者消除入侵证据困难；不影响操作系统的性能；架构网络型入侵检测系统简单。 其缺点是：如果网络流速高时可能会丢失许多封包，容易让入侵者有机可乘；无法检测加密的封包对干直接对主机的入侵无法检测出。 3 ．3混和入侵检测系统 主机型和网络型入侵检测系统都有各自的优缺点，混和入侵检测系统是基于主机和基于网络的入侵检测系统的结合，许多机构的网络安全解决方案都同时采用了基于主机和基于网络的两种入侵检测系统，因为这两种系统在很大程度上互补，两种技术结合。能大幅度提升网络和系统面对攻击和错误使用时的抵抗力，使安全实施更加有效。 3 ． 4 误用检测
数据挖掘算法综述
数据挖掘方法综述 [摘要]数据挖掘（DM，DataMining）又被称为数据库知识发现（KDD,Knowledge Discovery in Databases）,它的主要挖掘方法有分类、聚类、关联规则挖掘和序列模式挖掘等。 [关键词]数据挖掘分类聚类关联规则序列模式 1、数据挖掘的基本概念 数据挖掘从技术上说是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程。这个定义包括好几层含义: 数据源必须是真实的、大量的、含噪声的、发现的是用户感兴趣的知识, 发现的知识要可接受、可理解、可运用, 并不要求发现放之四海皆准的知识, 仅支持特定的发现问题, 数据挖掘技术能从中自动分析数据进行归纳性推理从中发掘出潜在的数据模式或进行预测, 建立新的业务模型帮助决策者调整策略做出正确的决策。数据挖掘是是运用统计学、人工智能、机器学习、数据库技术等方法发现数据的模型和结构、发现有价值的关系或知识的一门交叉学科。数据挖掘的主要方法有分类、聚类和关联规则挖掘等 2、分类 分类（Classification）又称监督学习（Supervised Learning）。监
督学习的定义是：给出一个数据集D，监督学习的目标是产生一个联系属性值集合A和类标（一个类属性值称为一个类标）集合C的分类/预测函数，这个函数可以用于预测新的属性集合（数据实例）的类标。这个函数就被称为分类模型（Classification Model），或者是分类器（Classifier）。分类的主要算法有：决策树算法、规则推理、朴素贝叶斯分类、支持向量机等算法。 决策树算法的核心是Divide-and-Conquer的策略，即采用自顶向下的递归方式构造决策树。在每一步中，决策树评估所有的属性然后选择一个属性把数据分为m个不相交的子集，其中m是被选中的属性的不同值的数目。一棵决策树可以被转化成一个规则集，规则集用来分类。 规则推理算法则直接产生规则集合，规则推理算法的核心是Separate-and-Conquer的策略，它评估所有的属性-值对（条件），然后选择一个。因此，在一步中，Divide-and-Conquer策略产生m条规则，而Separate-and-Conquer策略只产生1条规则，效率比决策树要高得多，但就基本的思想而言，两者是相同的。 朴素贝叶斯分类的基本思想是：分类的任务可以被看作是给定一个测试样例d后估计它的后验概率，即Pr（C=c j︱d），然后我们考察哪个类c j对应概率最大，便将那个类别赋予样例d。构造朴素贝叶斯分类器所需要的概率值可以经过一次扫描数据得到，所以算法相对训练样本的数量是线性的，效率很高，就分类的准确性而言，尽管算法做出了很强的条件独立假设，但经过实际检验证明，分类的效果还是
入侵检测技术的现状及未来
入侵检测技术的现状及未来 【摘要】入侵检测能有效弥补传统防御技术的缺陷，近年来入侵检测系统已经成为网络安全的系统中的重要组成部分。本文在对当前主流入侵检测技术及系统进行详细研究分析的基础上，指出了入侵检测系统面临的问题和挑战。最后对入侵检测系统的未来发展方向进行了讨论，展望了应用人工智能技术的入侵检测系统、基于Android平台的入侵检测系统、基于云模型和支持向量机的特征选择方法等新方向。 【关键词】网络安全；入侵检测；异常检测；智能技术 0.引言 目前，在网络安全日趋严峻的情况下，解决网络安全问题所采用的防火墙、身份认证、数据加密、虚拟子网等一般被动防御方法已经不能完全抵御入侵。此时，研究开发能够及时准确对入侵进行检测并能做出响应的网络安全防范技术，即入侵检测技术（ID，Intrusion Detection），成为一个有效的解决途径。入侵检测作为一种积极主动地安全防护技术，已经成为网络安全领域中最主要的研究方向。 1.入侵检测概述 1.1入侵检测的基本概念 入侵检测（Intrusion Detection），即是对入侵行为的检测。入侵是指潜在的、有预谋的、未被授权的用户试图“接入信息、操纵信息、致使系统不可靠或不可用”的企图或可能性。它通过从计算机网络或计算机系统的关键点收集信息，并对收集到的信息进行分析，从而发现网络或系统中是否有违反安全策略的行为和被攻击的迹象。而入侵检测系统则是入侵检测的软件与硬件的组合。 1.2入侵检测系统的通用模型 1987年Dorothy E Denning[1]提出了入侵检测的模型，首次将入侵检测作为一种计算机安全防御措施提出。该模型包括6个主要的部分：主体（Subjects）、对象（Objects）、审计记录（Audit Record）、活动档案（Active Profile）、异常记录（Anomaly Record ）、活动规则（Activity Rules）。 2.入侵检测系统采用的检测技术 从技术上看，入侵可以分为两类：一种是有特征的攻击，它是对已知系统的系统弱点进行常规性的攻击；另一种是异常攻击。与此对应，入侵检测也分为两类：基于特征的（Signature-based即基于滥用的）和基于异常的（Anomaly-based，也称基于行为的）。
关联规则挖掘的Apriori算法改进综述
关联规则挖掘的Apriori算法改进综述 1引言 数据挖掘是一种半自动地从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取出隐含在其中潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘从数据中提取人们感兴趣的可用信息和知识，并将提取出来的信息和知识表示成概念、规则、规律和模式。 数据挖掘，又称数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，指的是从大型数据库的数据仓库中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息，换言之，数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数据中，发现模型和数据间关系的过程，这些模型和关系可以用来作出预测。对于数据挖掘技术的研究已引起了国际人工智能和数据库等领域专家与学者的广泛关注，这其中在事务数据库中挖掘关联规则是数据挖掘领域中的一个非常重要的研究课题。关联规则是美国IBM Almaden research center的Rabesh Agrawal等人于1993年首先提出的，最近几年在数据挖掘研究领域对关联规则挖掘的研究开展得比较积极和深入[1]。关联规则挖掘是发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关关系。随着大量数据不停被地收集和存储，许多业界人士对于从数据库中挖掘关联规则越来越感兴趣。 2 Apriori算法 2.1关联规则挖掘问题的形式化描述 对于经常使用的数据，同一文件的不同版本之间的内容往往会有重复，因此数据冗余比较多，如果采用增量式压缩就可以大大节省磁盘空间。但是这样的数据是压缩的，一旦用户需要查询/恢复数据就需要解压过程，因此这会使系统性能降低。设I={i1，i2，…，im}是由m个不同的项目组成的集合，给定一个事务数据库D，其中的每一个事务T是I中一组项目的集合，即T?I，T有一个唯一的标识符TID。若项集X?I 且X?T，则事务T包含项集X。一条相联规则就是形如X?Y的蕴涵式，其中X?I，Y?I，x∩Y=Φ。相联规则X?Y成立的条件是: (l)它具有支持度s，即事务数据库D中至少有s%的事务包含XY ∪； (2)它具有置信度c，即在事务数据库D中包含X的事务至少有c%同时也包含Y。 关联规则的挖掘问题就是在事务数据库 D 中找出具有用户给定的最小支持度minsup 和最小置信度minconf的关联规则。 2.2 Apriori算法简介 1994 年，Rakesh AgrawalRama 和Krishnan Skrikant 首先提出了Apriori算法[2]，它是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。Apriori 算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法，其核心是使用候选项集找频繁项集。Apriori算法使用一种称作逐层搜索的迭代方法k-项集用于搜索以(k+l)-项集。首先，找出频繁1-项集的集合，该集合记作L1，L1 用于找频繁2-项集的集合L2，L2 从用于找L3.如此下去，直到不能找到频繁项集。 3 Apriori算法的改进 3.1 DDApriori算法[3] 从Apriori算法可以看出, 对每一Ci均对数据库扫描一次,而这时有些事务已经对频繁项集的生成不产生作用, 减少数据库 D 内不起作用的事务对于算法来说是很有必要的,本
关联规则挖掘算法研究
关联规则挖掘算法的研究 摘要：Apriori算法是发现频繁项目集的经典算法，但是该算法需反复扫描数据库，因此效率较低。本文介绍了Apriori算法的思想，同时对已经提出的经典的关联规则更新算法FUP和IUA算法进行分析，指出其优缺点；最后对另外的改进算法，做一个简单的叙述。 关键词数据挖掘；关联规则；Apriori算法 Keywords：data mining；relation rule；Apriori algorithm 关联规则反映了数据库中数据项目之间有趣的关联关系，而其中发现频繁项目集是关联规则挖掘应用中的关键技术和步骤。关于频繁项目集的挖掘算法研究，人们对此进行了大量的工作，其中以R. Agrawal 等人提出的Apriori 、AprioriTid 等算法最具有影响力和代表性。而这些算法的提出都是在挖掘数据库和最小支持度不变的条件下进行的。但实际中，遇到的情况可能是：随着时间的推移，挖掘数据库的规模可能不断膨胀或需要删除一部分记录，或者需要对最小支持度进行调整从而逐步聚集到我们感兴趣的频繁项目集上。因而如何从数据发生变动后的数据库中高效地对已经推导出的关联规则进行更新，具有非常重要的应用价值，这就是所谓的增量式挖掘关联规则的问题。 1关联规则 问题描述：设I={i1，i2，...，i m}是m个不同项目的集合，给定一个事务数据库D，其中D每一个事务T是I中一组项目的集合，即T I，T有一个惟一的标志符TID。如果对于I中的一个子集X，有X T，我们就说一个事务T包含X。一条关联规则(association rule)就是一个形如X =>Y的蕴涵式，其中X，Y T，而X∩Y=Φ。关联规则成立的条件是：①它具有最小支持度s，即事务数据库D中至少有s%的事务包含X∪Y；②它具有最小可信度c，即在事务数据库D中包含X的事务中至少有c%同时也包含Y。给定一个事务集D，挖掘关联规则问题就是产生支持度和可信度分别大于用户给定的最小支持度和最小可信度的关联规则，也就是产生强规则的问题。关联规则的挖掘问题可以分解为以下两个问题： (1) 找出事务数据库中所有具有用户最小支持度的项目集。具有用户指定最小支持度的项目集称为频繁项目集，反之称为非频繁项目集。一个项目中所含项目的个数称为该项目的长度。 (2) 利用频繁项目集生成关联规则。对于每一个频繁项目集A，若B A，B≠Φ，且support(A)/support(B)>minconf，则有关联规则B=> (A-B)。目前大多数的研究主要集中在第一个问题上面。 2 Apriori核心算法 Agrawal等人于1994年提出了一个挖掘顾客交易数据库中项集间的关联规则的重要方法Apriori算法，其核心是基于两个阶段频繁项集思想的递推算法。算法的基本思想是首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频繁项集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。Apriori核心算法思想简要描述如下：该算法中有两个关键步骤连接步和剪枝步。 (1) 连接步：为找出Lk(频繁k一项集)，通过Lk-1与自身连接，产生候选k-项集，该候选项集记作Ck；其中Lk-1的元素是可连接的。
关联规则算法Apriori的学习与实现
关联规则算法Apriori的学习与实现 (2011-07-18 11:28:52) 首先我们来看，什么是规则？规则形如”如果…那么…(If…Then…)”,前者为条件，后者为结果。关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系，根据所挖掘的关联关系，可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。例如购物篮分析。牛奶?面包[支持度：3%，置信度：40%] 支持度3%意味3%顾客同时购买牛奶和面包。置信度40%意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。规则的支持度和置信度是两个规则兴趣度度量，它们分别反映发现规则的有用性和确定性。关联规则是有趣的，如果它满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。这些阈值可以由用户或领域专家设定。 我们先来认识几个相关的定义： 定义1：支持度（support） 支持度s是事务数据库D中包含A U B的事务百分比，它是概率P（A U B），即support （A B）=P（A U B），它描述了A和B这两个物品集的并集在所有的事务中出现的概率。定义2：置信度（confidence） 可信度为事务数据库D中包含A的事务中同时也包含B的百分比，它是概率P（B|A），即confidence（A B）=P（B|A）。 定义3：频繁项目集 支持度不小于用户给定的最小支持度阈值（minsup）的项集称为频繁项目集（简称频集），或者大项目集。所有 的频繁1-项集记为L1。 假设有如下表的购买记录。 顾客项目 1orange juice, coke 2milk, orange juice, window cleaner 3orange juice, detergent 4orange juice, detergent, coke 5window cleaner 将上表整理一下，得到如下的一个2维表 Orange Win Cl Milk Coke Detergent Orange41122 WinCl12100 Milk11100 Coke20021 Detergent10002 上表中横栏和纵栏的数字表示同时购买这两种商品的交易条数。如购买有Orange的交易数为4，而同时购买Orange和Coke的交易数为2。 置信度表示了这条规则有多大程度上值得可信。设条件的项的集合为A,结果的集合为B。置信度计算在A中，同时也含有B的概率。即Confidence(A==>B)=P(B|A)。例如计算"如果
入侵检测技术现状分析与研究
学年论文 题目：入侵检测技术现状分析与研究 学院专业级班 学生姓名学号 指导教师职称 完成日期
入侵检测技术现状分析与研究 【摘要】随着网络的快速发展及普及,网络安全已经成为不可忽视的信息安全.小至个人用户的信息,大至公司企业重要的资料数据,一但在不知不觉中被盗窃,会给自己乃至公司带来利益的损失.入侵检测技在1980年由JamesP.Anderson在给一个保密客户写的一份题为《计算机安全威胁监控与监视》的技术报告中指出,审计记录可以用于识别计算机误用,他给威胁进行了分类,第一次详细阐述了入侵检测的概念 【关键词】IDS、协议、分析、网络安全
目录 第一章绪论 (1) 1.1入侵检测技术的背景 (1) 1.2入侵检测技术的应用与发展现状 (1) 第二章入侵检测技术 (1) 2.1入侵检测系统的分类 (1) 2.1.1基于主机的入侵检测系统 (2) 2.1.2基于网络的入侵检测系统 (2) 2.2入侵检测技术 (3) 2.2.1异常入侵检测技术 (3) 2.2.2误用入侵检测技术 (3) 第三章校园网中的分布式入侵检测分析 (4) 3.1 分布式入侵检测的设计思想 (4) 3.2 校园分布式入侵检测模式的分析 (4) 3.3 采用的入侵检测技术 (5) 第四章入侵检测系统的发展趋势 (7) 第五章总结 (8)
第一章绪论 1.1入侵检测技术的背景 随着计算机网络技术的飞速发展,人们已经离不开了网络的通信.网络渗透到了人们生活的点点滴滴,地球村的建设,让人们走进了高速发展的时代,信息中心的高速传输,网络资源的高度共享,都离不开网络.网络使得信息的获取、传递、处理和利用变得更加有效,网络带给人们学习、工作、娱乐的便利之余,也带给我们一些安全隐患.网络黑客可以轻松的取走你的重要的文件,盗取你的银行存款,破坏你的企业平台,公布你的隐私信函,篡改、干扰和毁坏你的数据库,甚至直接破坏用户的计算机,使你的网络瘫痪或者崩溃.所以,研究各种切实有效的安全技术来保障计算机系统和网络系统的安全,已经成为一个刻不容缓的问题.伴随着网络的发展,各种网络安全技术也随之发展起来. 美国韦式大辞典中对入侵检测的定义为:“硬闯入的行为,或者是在没受到邀请和欢迎的情况下进入一个地方”.当说到入侵检测的时候,我们是指发现了网络上的一台计算机有未经过授权的闯入行为,这个未经过许可的网络入侵或访问,是一种对其他网络设备的安全威胁或伤害.我们通常使用的网络安全技术有:防火墙、杀毒软件、虚拟专用网、数据加密、数字签名和身份认证技术等.这些传统的网络安全技术,对保护网络的安全起到非常重要的作用,然而它们也存在不少缺陷.例如,防火墙技术虽然为网络服务提供了较好的身份认证和访问控制,但是它不能防止来自防火墙内部的攻击,不能防备最新出现的威胁,不能防止绕过防火墙的攻击,入侵者可以利用脆弱性程序或系统漏洞绕过防火墙的访问控制来进行非法攻击.传统的身份认证技术,很难抵抗脆弱性口令,字典攻击,特洛伊木马,网络窥探器以及电磁辐射等攻击手段.虚拟专用网技术只能保证传输过程中的安全,并不能防御诸如拒绝服务攻击,缓冲区溢出等常见的攻击.另外,这些技术都属于静态安全技术的范畴；静态安全技术的缺点是只能静态和消极地防御入侵,而不能主动检测和跟踪入侵.而入侵检测技术是一种动态安全技术,它主动地收集包括系统审计数据,网络数据包以及用户活动状态等多方面的信息；然后进行安全性分析,从而及时发现各种入侵并产生响应.、 1.2入侵检测技术的应用与发展现状 在目前的计算机安全状态下,基于防火墙,加密技术等的安全防护固然重要；但是要根本改善系统的安全现状,必须要发展入侵检测技术.它已经成为计算机安全策略中的核心技术之一.Intrusion Detection System(简称IDS)作为一种主动的安全防护技术,提供了对内部攻击,外部攻击和误操作的实时保护.从网络安全立体纵深的多层次防御角度出发,入侵检测理应受到高度重视,这从国外入侵检测产品市场的蓬勃发展就可以看出.在国内,随着上网关键部门,关键业务越来越多,迫切需要具有自主版权的入侵检测产品；但目前我国的入侵检测技术还不够成熟,处于发展和跟踪国外技术的阶段,所以对入侵检测系统的研究非常重要.传统的入侵检测系统中一般采用传统的模式匹配技术,将待分析事件与入侵规则相匹配.从网络数据包的包头开始与攻击特征字符串比较.若比较结果不同,则下移一个字节再进行；若比较结果相同,那么就检测到一个可能的攻击.这种逐字节匹配方法具有两个最根本的缺陷:计算负载大以及探测不够灵活.面对近几年不断出现的A TM,千兆以太网,G比特光纤网等高速网络应用,实现实时入侵检测成为一个现实的问题.适应高速网络的环境,改进检测算法以提高运行速度和效率是解决该问题的一个途径.协议分析能够智能地"解释"协议,利用网络协议的高度规则性快速探测攻击的存在,从而大大减少了模式匹配所需的运算.所以说研究基于协议分析的入侵检测技术具有很强的现实意义. 第二章入侵检测技术 2.1入侵检测系统的分类 入侵检测系统按采用的技术分为:异常检测系统和误用检测系统.按系统所监测的对象分为:基于主
基于股票时间序列数据的关联规则挖掘研究
基于股票时间序列数据的关联规则挖掘研究 Study on Mining Association Rules from Stock Time Series Data 一．引言 随着计算机信息系统的日益普及，大容量存储技术的发展以及条形码等数据获取技术的广泛应用，人们在日常事务处理和科学研究中积累了大量的各种类型的数据。在这些数据中，有很大一部分是呈现时间序列（time series）类型的数据。所谓时间序列数据就是按时间先后顺序排列各个观测记录的数据集[1]，如金融证券市场中每天的股票价格变化；商业零售行业中，某项商品每天的销售额；气象预报研究中，某一地区的每天气温与气压的读数；以及在生物医学中，某一症状病人在每个时刻的心跳变化等等。然而，我们应该注意到：时间序列数据不仅仅是历史事件的记录，更重要的是蕴藏这些数据其中不显现的、有趣的模式。随着时间推移和时间序列数据的大规模增长，如何对这些海量数据进行分析处理，挖掘其背后蕴藏的价值信息，对于我们揭示事物发展规律变化的内部规律，发现不同事物之间的相互关系，为人们正确认识事物和科学决策提供依据具有重要的实际意义。 时间序列数据分析按照不同的任务有各种不同的方法，一般包括趋势分析、相似性搜索、与时间有关数据的序列模式挖掘、周期模式挖掘等[2]。本综述是针对证券业中股票时间序列分析的，试图通过列举、分析有关证券业中股票时间序列数据分析的原理、方法与技术，着重探讨数据挖掘中基于股票时间序列数据的关联规则挖掘的概念、原理技术、实施过程及存在的障碍和问题，以期能有新的发现和领悟。 二．股票时间序列传统研究方法概述 随着我国市场经济建设的发展，人们的金融意识和投资意识日益增强。股票市场作为市场经济的重要组成部分，正越来越多地受到投资者的关注。目前股票投资已经是众多个人理财中的一种重要方式。不言而喻，如果投资者能正确预测股票价格、选准买卖时机，无疑会给投资者带来丰厚的收益。于是，在股票的预测和分析方面出现了大量的决策分析方法和工具，以期能有效地指导投资者的投资决策。目前，我国股市用得较多的方法概括起来有两类[3]：一类是基本分析和技术分析，另一类是经济统计分析。 1．基本分析和技术分析 在股票市场上，当投资者考虑是否投资于股票或购买什么股票时，一般可以运用基本分析的方法对股市和股票进行分析；而在买卖股票的时机把握上，一般可以运用技术分析的方法[4]。 基本分析指的是通过对影响股票市场供求关系的基本因素（如宏观政治经济形势、金融政策、行业变动、公司运营财务状况等）进行分析，来确定股票的真正价值，判断未来股市走势，是长期投资者不可或缺的有效分析手段。 技术分析是完全根据股市行情变化而加以分析的方法，它通过对历史资料（成交价和成交量）进行分析，来判断大盘和个股价格的未来变化趋势，探讨股市里投资行为的可能转折，从而给投资者买卖股票的信号，适合于投资者作短期投资。目前技术分析常用的工具是各种各样的走势图（K线图、分时图）和技术指标（MA、RSI、OBV等）。 2．经济统计学分析
入侵检测系统技术综述
本文由♀皓月♂贡献 doc文档可能在WAP端浏览体验不佳。建议您优先选择TXT，或下载源文件到本机查看。 入侵检测系统技术综述 自从计算机问世以来,安全问题就一直存在着,使用者也一直未给予足够的重视,结果摘要：大量连接到Internet上的计算机暴露在愈来愈频繁的攻击中.本文先介绍入侵行为的概念和演化,然后按时间顺序,沿着技术发展的脉络,回顾了入侵检测技术从20世纪70年代初到今天的发展历程.文章以历史和实践的观点$透视入侵和入侵检测技术相互制约,相互促进的演进过程. 关键词：关键词：计算机安全;入侵检测;入侵检测系统;入侵检测系统的历史 1 、引言 自从计算机问世以来，安全问题就一直存在。特别是随着Internet的迅速扩张和电子商务的兴起，人们发现保护资源和数据的安全，让他免受来自恶意入侵者的威胁是件相当困难的事。提到网络安全，很多人首先想到的是防火墙，防火墙作为一种静态的访问控制类安全产品通常使用包过滤的技术来实现网络的隔离。适当配置的防火墙虽然可以将非预期的访问请求屏蔽在外，但不能检查出经过他的合法流量中是否包含着恶意的入侵代码。在这种需求背景下，入侵检测系统（IDS）应运而生。 2、概述 计算机网络技术的飞速发展极大地改变了人们的学习、工作以及生活方式。随着计算机及网络系统中存储的重要信息越来越多，系统的安全问题也显得E1益突出，我们需要尽可能找到更好的措施以保护系统免受入侵者的攻击，尽管已有许多防御技术，如防火墙，但它只是一种静态的被动的防护技术。要求事先设置规则。对于实时攻击或异常行为不能实时反应。无法自动调整策略设置以阻断正在进行的攻击。因而出现了入侵检测系统，它是一种动态的网络安全策略，能够有效地发现入侵行为和合法用户滥用特权的行为，它是P2DR(动态安全模型)的核心部分。 3、入侵检测系统产生及其发展 绝大多数入侵检测系统的处理效率低下，不能满足大规模和高带宽网络的安全防护要求。这就决定了当前的入侵检测系统在未来信息战中的作用是有限的。因为信息战中双方使用的网络进攻手段肯定是储备的、从未出现的新手段。即使检测到攻击，现有的入侵检测系统的响应能力和实时性也很有限，不能预防快速脚本攻击，对于此类恶意攻击只能发现和纪录，而不能实时阻止。国内只有少数的网络入侵检测软件，相关领域的系统研究也是刚刚起步，与外国尚有很大差距。目前，在入侵检测的技术发展上还是存在着以下主要缺陷：(1)网络安全设备的处理速度慢。(2)入侵检测系统的漏报率和误报率高。(3)入侵检测系统的互动性能差，整个系统的 安全性能低。 4、入侵检测系统的概论 4.1 入侵检测系统的概念 入侵检测系统(Intrusion Detection System，简称IDS)是从多种计算机系统及网络系统中收集信息，再通过这些信息分析入侵特征的网络安全系统。IDS被认为是防火墙之后的第二道安全闸门，它能使在入侵攻击对系统发生危害前，检测到入侵攻击，并利用报警与防护系统驱逐入侵攻击；在入侵攻击过程中，能减少入侵攻击所造成的损失；在被入侵攻击后，收集入侵攻击的相关信息，作为防范系统的知识，添加入策略集中，增强系统的防范能力，避免系统再次受到同类型的入侵。 4.2 入侵检测系统的分类 入侵检测技术主要可以分成两类：异常入侵检测(Anomaly Detection)技术和误用人侵检测(Misuse Detec—tion)技术。 4．2．1 基于统计模型的异常入侵检测 1)基于阈值测量