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基于APRIORI的层次化聚类算法及其在IDS日志分析中的应用

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Julisch提出的聚类算法可以有效地减少IDS日志中的假阳性警报并找到根本的触发原因.但是由于海量的安全日志记录使常规的数据挖掘算法很难实时求解出触发的根源.因此,提出一种基于APRIORI的层次化聚类算法(HCAbA),首先阐述了APRIORI的可行性;然后进行日志聚类之后充分利用位操作的优势,将求交集操作映射为位与运算;最后在利用位操作求交之后从所有日志中删除上次求解出来的抽象向量覆盖的日志,使得将来的日志分析负担大大减少.实验表明,在预处理后采用位操作使得效率显著提高,建议常用CPU考虑增加或扩展某些机器指令.

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来源
《第二十四届中国数据库学术会议》|2007年|326-330|共5页
会议地点海口
作者
朱金清; 中国人民大学信息学院; 王建新; 陈志泊;
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作者单位

中国计算机学会;

海南大学;

计算机研究与发展编辑部;

计算机科学编辑部;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
APRIORI; 层次化聚类; 松散度; 位操作; IDS日志分析;

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