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      電子發燒友網>電子資料下載>物聯網>集成流挖掘和圖挖掘的內網異常檢測方法

      集成流挖掘和圖挖掘的內網異常檢測方法

      2021-04-12 | pdf | 5.61 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　內網惡意內部活動的證據通常隱藏在大型數據流中，例如數月或年累積的系統日志，然而數據流往往是無界的、不斷變化的和未標記的。因此，為實現高度準確的異常檢測，提出集成流挖掘和圖挖掘的內網異常檢測方法，在發揮圖挖掘的無監督優勢的冋時，融入了流挖掘的良好自適應能力。采用集成的方法，通過集成分類和更新，當出現概念漂移時，保證集成適應當前概念，使之可以檢測到內網惡意行為。實驗證明基于集成的方法比傳統的單模型方法更有效，可以有效識別隨時間改變其行為來隱藏惡意活動的內網異常，在面對隱藏在大量數據流中的內網異常且無標記的數據時，所提出的基于流挖掘和圖挖掘的集成方法是十分有意義的。

      信息 異常檢測 數據挖掘
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