基于关联规则算法的网络安全隐患数据挖掘研究

林丹生; 曾智勇; 李祥林; 梁智强

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基于关联规则算法的网络安全隐患数据挖掘研究

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网络安全隐患数据具有海量化、复杂化、多元化的特点,因此在对网络安全隐患数据进行挖掘时存在执行时间长、挖全率低、内存消耗量大的问题。为了优化网络安全隐患数据挖掘效果,研究了基于关联规则算法的网络安全隐患数据挖掘模型。计算关联权值和平均值,由此获取数据项集关联度的准确性。通过判别关联程度,完成数据预处理。采用Apriori算法对预处理后的数据进行量化处理,抽取、挖掘、记录可应用数据信息。利用亲和度函数建立目标函数,以获取隐患数据。建立关联规则,以确保隐患数据差异。以可信度结果为基础,构建网络安全隐患数据挖掘模型,实现网络安全隐患数据挖掘。试验结果表明,采用此模型后,执行时间较短、挖全率较高、数据挖掘过程中占用的内存较少。该研究可为网络安全隐患数据挖掘系统设计提供有效支持。

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来源
《自动化仪表》 |2023年第9期|71-75|共6页
作者
林丹生; 曾智勇; 李祥林; 梁智强;
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作者单位

南方电网电力科技股份有限公司;

广东华电韶关热电有限公司;

广州大学网络智能实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机辅助机械制造;
关键词
关联规则算法; 网络安全隐患; 数据挖掘; 最小支持度; 频繁项集; 目标函数; 关联权值; 亲和度函数;

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