Network anomaly detection approach based on frequent pattern mining technique

机译：基于频繁模式挖掘技术的网络异常检测方法

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With the tremendous growth of shopping, banking, and other business transactions over computers network in the last two decades, The number of potential cyber-attacks by intruders has increased. Therefore the efforts are continually required in order to improve the effectiveness of detecting the network intruders. In this paper, a new network anomaly detection approach, which is based on outlier detection scheme, is presented. The frequent patterns are exploited for modeling the normal behavior of the traffic data and for calculating the deviation of the current traffic data points. The experimental results on KDD99 data set demonstrate the effectiveness of the propose approach in comparison with existing methods.

机译：在过去二十年中，随着计算机网络的巨大增长，银行和电脑网络上的其他业务交易，入侵者的潜在网络攻击数量增加了。因此，不断需要努力，以提高检测网络入侵者的有效性。本文提出了一种基于异常检测方案的新网络异常检测方法。频繁的模式被利用以建模流量数据的正常行为以及计算当前业务数据点的偏差。 KDD99数据集的实验结果证明了与现有方法相比的提议方法的有效性。

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来源
《International Conference on Computational Science and Technology》|2014年||共6页
会议地点
作者
Dominic Dhanapal Durai; Said Aiman Moyaid;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
computer network security; data mining; telecommunication traffic; KDD99 data set; data mining; frequent pattern mining technique; network anomaly detection approach; network security; outlier detection scheme; Bismuth; Context; Data mining; Data models; Scientific computing; Telecommunication traffic; Training; Anomaly detection; Data mining; Data stream; Network security; Outlier detection;

机译：计算机网络安全;电信交通;KDD99数据集;数据挖掘;频繁模式挖掘技术;网络异常检测方法;网络安全;异常检测方案;铋;上下文;数据模型;科学计算;电信交通;培训;异常检测;数据挖掘;数据流;网络安全;异常检测;

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