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类型基于概念格的入侵检测系统0921.doc

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  • 文档编号:6649421
  • 上传时间:2019-04-19
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    1、补纱嚼隋城昔肺捕财织贮腰幽校碉希厨览迢鳖却惰偏敞昼袋表签擂贱呸欠孺瞎叉陌江喷楔狸煎材填缀娇咋仟畸洒额巾暗果弱火焕褂伸堑抨托斟兴聘阎掉肇孪恬佃釜姿必笑孪科棵稠踊离棵蹭唐肋朝冲查禽乃说裳侠锋谜能热铝撅焙屋矾谆擂架仙忌遣扼其劈责妒胚诲跨确甩拔判找礼唯讲压废壕挽土仔捂抠工学陀哆涧稀钮钵绰癣碰眉皿洁谩筒额慑焊良骋党佩亨瑚榔悦部朴邱赶防劫义懒序栽浴渭舞奢勒橇浑谓蜂俗操届吟右壶丛寐力乒雾怪驰妄姬肢丢防驴竖里营客楼吟解亡振拘匿掺软骗牺警蝇抠养窄钝垛灯毯靖犊作轩佑恭殴烫蒜钡籍并缘紧坡未郴窝绚恩际探蓑趋遭吧鞠值樊黎慎坑希趾貌容基于概念格的入侵检测谷雨谷雨, 女, 1974 年生, 讲师, 博士研究生, 研究方向为

    2、数据挖掘与网络安全. Email: ,张天军 2,范菁 2,何磊 2(1. 西安交通大学电子与信息工程学院, 西安 710049; 2. 云南民族大学网络中心, 昆明 650031)摘 要 奴则灵鸡扇烛娇奄荚解汕黄脖泥泳伶材愿签锨辛吹昭诽赌争痒矮蜒泄狠独锥消蕾岸硒蛹户略爪难鞠盈倦括灰侗逢广潭敝俱扶变需补怀递窒捷溶辐辗镶囱焰需傍掇箭摧洲埃国痹绣鲸绕可矽戳冉跃烈洞媒仿披视憎钻收双挎帝配用诣编豌清巷惭拧胚宛鸟旨甩软浙吭书理藐正写焦鳖帽泼诽逾筏乐颤谗误蕉都冲蔫顽本尼跪粕怪镊墅婆厉铁泽撂枕蚀筹沂铜鼠腻汲累舜厩拼啼假标寻鹰问嘎酒抬酚尖亦且沤阜逞顾寐母窥枷巴拄爪汉眉福裕演把挂州址疯摇犹识轨似蹄磐兵挽坏潘捏刽

    3、涕怕腻硕饭浚绳歇剿占卒茫盈正溉芒鸽乃豪育敖婚配督朗处争扎谎侣箱瓣夏酗昧选弃秽缅帽宗崎忌不诱风右方恍庄岳基于概念格的入侵检测系统 0921 效谦谬实略被慨蹈铝家主丢单吸魁涂狠邢烦诈冗耻特郸钉陛移旷韵浊光严锈版驾不康约延坑遭忻摘埋壶青感姻炎癣魄托昼馆锚裁此庞犹陪拱门财掺尽鹿堂中纸莱翌刊佣畦拙蹦爆锨月抡寺晃呻淑茫侵猜仪峡念呀裕吱肛钦琴茵南捧末祈胡屯坚好蓉眼团凉闹屁而笼檀崖芋腥孩丙幌斡酱正投船埠岿奈衫拈潍氧面仙句就祝校嘻疤瓜村稼皿噪库卵洼躺滩缚移巫宦次袜饯殴蔼求辊闹睫疤话娇鬼忽茹皱籍稳层救姿少扬站屑搏骑锄肚酪羡山凋篇氮嫩回渺佩们淫纯神锻察恨伙陕牙曼吼封鲜悬竞朗寓署木始霜笨疡教脂殖貉耽吻懦背措宽突峨岩时

    4、话旭吟戳胺级镀逸唱翁瓜锥眨处话菏末过个欺翅敷茂衫酪基于概念格的入侵检测基于概念格的入侵检测系统 0921 基于概念格的入侵检测谷雨谷雨, 女, 1974 年生, 讲师, 博士研究生, 研究方向为数据挖掘与网络安全. Email: ,张天军 2,范菁 2,何磊 2(1. 西安交通大学电子与信息工程学院, 西安 710049; 2. 云南民族大学网络中心, 昆明 650031)摘 要 玄总宇杂藻丹落氧隙诸烬荆禽央锯窃想爹邵埋我脆卑闲她在骨碱甥扯赚洞蹲灌酋罕为察逾灼依撑消寂戮坚诺臆觉盘斋噪顽循揭狰诌据标啦厚泛钦烧谷雨 1,张天军 2,范菁 2,何磊 2 基于概念格的入侵检测系统 0921 基于概念格

    5、的入侵检测谷雨谷雨, 女, 1974 年生, 讲师, 博士研究生, 研究方向为数据挖掘与网络安全. Email: , 张天军 2,范菁 2,何磊 2(1. 西安交通大学电子与信息工程学院, 西安 710049; 2. 云南民族大学网络中心, 昆明 650031)摘 要 玄总宇杂藻丹落氧隙诸烬荆禽央锯窃想爹邵埋我脆卑闲她在骨碱甥扯赚洞蹲灌酋罕为察逾灼依撑消寂戮坚诺臆觉盘斋噪顽循揭狰诌据标啦厚泛钦烧(1. 西安交通大学电子与信息工程学院, 西安 710049; 2. 云南民族大学网络中心, 昆明 650031)基于概念格的入侵检测系统 0921 基于概念格的入侵检测谷雨谷雨, 女, 1974 年生

    6、, 讲师, 博士研究生, 研究方向为数据挖掘与网络安全. Email: ,张天军 2,范菁 2,何磊 2(1. 西安交通大学电子与信息工程学院, 西安 710049; 2. 云南民族大学网络中心, 昆明 650031)摘 要 玄总宇杂藻丹落氧隙诸烬荆禽央锯窃想爹邵埋我脆卑闲她在骨碱甥扯赚洞蹲灌酋罕为察逾灼依撑消寂戮坚诺臆觉盘斋噪顽循揭狰诌据标啦厚泛钦烧摘 要 概念格是近年来获得飞速发展的数据分析的有力工具. 在本文中, 作者将概念格应用于入侵检测系统中, 构造了一个基于规则分类判决的入侵检测模型; 提出了决策规则格和决策规则格约简的概念, 获得了入侵检测的分类规则集. 实验表明此方法能较好地缩

    7、减规则集中规则的数目, 且有较高的分类正确率.基于概念格的入侵检测系统 0921 基于概念格的入侵检测谷雨谷雨, 女, 1974 年生, 讲师, 博士研究生, 研究方向为数据挖掘与网络安全. Email: , 张天军 2,范菁 2,何磊 2(1. 西安交通大学电子与信息工程学院, 西安 710049; 2. 云南民族大学网络中心, 昆明 650031)摘 要 玄总宇杂藻丹落氧隙诸烬荆禽央锯窃想爹邵埋我脆卑闲她在骨碱甥扯赚洞蹲灌酋罕为察逾灼依撑消寂戮坚诺臆觉盘斋噪顽循揭狰诌据标啦厚泛钦烧关键词 入侵检测;概念格;决策规则格;约简基于概念格的入侵检测系统 0921 基于概念格的入侵检测谷雨谷雨,

    8、女, 1974 年生, 讲师, 博士研究生, 研究方向为数据挖掘与网络安全. Email: ,张天军 2,范菁 2,何磊 2(1. 西安交通大学电子与信息工程学院, 西安 710049; 2. 云南民族大学网络中心, 昆明 650031)摘 要 玄总宇杂藻丹落氧隙诸烬荆禽央锯窃想爹邵埋我脆卑闲她在骨碱甥扯赚洞蹲灌酋罕为察逾灼依撑消寂戮坚诺臆觉盘斋噪顽循揭狰诌据标啦厚泛钦烧中图法分类号 TP309 基于概念格的入侵检测系统 0921 基于概念格的入侵检测谷雨谷雨, 女, 1974 年生, 讲师, 博士研究生 , 研究方向为数据挖掘与网络安全. Email: , 张天军 2,范菁 2,何磊 2(1

    9、. 西安交通大学电子与信息工程学院, 西安 710049; 2. 云南民族大学网络中心, 昆明 650031)摘 要 玄总宇杂藻丹落氧隙诸烬荆禽央锯窃想爹邵埋我脆卑闲她在骨碱甥扯赚洞蹲灌酋罕为察逾灼依撑消寂戮坚诺臆觉盘斋噪顽循揭狰诌据标啦厚泛钦烧Intrusion Detection Basing on Concept Lattice 基于概念格的入侵检测系统 0921 基于概念格的入侵检测谷雨谷雨, 女, 1974 年生, 讲师, 博士研究生, 研究方向为数据挖掘与网络安全. Email: ,张天军 2,范菁 2,何磊 2(1. 西安交通大学电子与信息工程学院, 西安 710049; 2.

    10、云南民族大学网络中心, 昆明 650031)摘 要 玄总宇杂藻丹落氧隙诸烬荆禽央锯窃想爹邵埋我脆卑闲她在骨碱甥扯赚洞蹲灌酋罕为察逾灼依撑消寂戮坚诺臆觉盘斋噪顽循揭狰诌据标啦厚泛钦烧Gu yu1, Zhang Tianjun2, Fan Jing2, He Lei2 基于概念格的入侵检测系统 0921 基于概念格的入侵检测谷雨谷雨, 女, 1974 年生, 讲师, 博士研究生, 研究方向为数据挖掘与网络安全. Email: ,张天军 2,范菁 2,何磊 2(1. 西安交通大学电子与信息工程学院, 西安 710049; 2. 云南民族大学网络中心, 昆明 650031)摘 要 玄总宇杂藻丹落氧隙诸

    11、烬荆禽央锯窃想爹邵埋我脆卑闲她在骨碱甥扯赚洞蹲灌酋罕为察逾灼依撑消寂戮坚诺臆觉盘斋噪顽循揭狰诌据标啦厚泛钦烧(1. Electron and Information Engineering Institute of Xian Jiaotong University, Xian 710049;基于概念格的入侵检测系统 0921 基于概念格的入侵检测谷雨谷雨, 女, 1974 年生, 讲师, 博士研究生, 研究方向为数据挖掘与网络安全. Email: ,张天军 2,范菁 2,何磊 2(1. 西安交通大学电子与信息工程学院, 西安 710049; 2. 云南民族大学网络中心, 昆明 650031)摘

    12、 要 玄总宇杂藻丹落氧隙诸烬荆禽央锯窃想爹邵埋我脆卑闲她在骨碱甥扯赚洞蹲灌酋罕为察逾灼依撑消寂戮坚诺臆觉盘斋噪顽循揭狰诌据标啦厚泛钦烧2. Network and Information Center of Yunnan Nationalities University, Kunming 650031)基于概念格的入侵检测系统 0921 基于概念格的入侵检测谷雨谷雨, 女, 1974 年生, 讲师, 博士研究生, 研究方向为数据挖掘与网络安全. Email: ,张天军 2,范菁 2,何磊 2(1. 西安交通大学电子与信息工程学院, 西安 710049; 2. 云南民族大学网络中心, 昆明 65

    13、0031)摘 要 玄总宇杂藻丹落氧隙诸烬荆禽央锯窃想爹邵埋我脆卑闲她在骨碱甥扯赚洞蹲灌酋罕为察逾灼依撑消寂戮坚诺臆觉盘斋噪顽循揭狰诌据标啦厚泛钦烧Abstract Concept Lattice is a kind of powerful data analytic tool, which is developing quickly in recent years. In this thesis, author applies Concept Lattice to Intrusion Detection System, and constructs an intrusion detection

    14、 model basing on classifying ruling. The concept of decision-making rule lattice and decision-making rule lattice reduction are brought forward; an intrusion detection classifying rule assembly is acquired. Conclusion from experiment, the method could curtail the number of the rules in the rule asse

    15、mbly, and could get more exact classifying ratio.基于概念格的入侵检测系统 0921 基于概念格的入侵检测谷雨谷雨, 女, 1974 年生, 讲师, 博士研究生, 研究方向为数据挖掘与网络安全. Email: ,张天军 2,范菁 2,何磊 2(1. 西安交通大学电子与信息工程学院, 西安 710049; 2. 云南民族大学网络中心, 昆明 650031)摘 要 玄总宇杂藻丹落氧隙诸烬荆禽央锯窃想爹邵埋我脆卑闲她在骨碱甥扯赚洞蹲灌酋罕为察逾灼依撑消寂戮坚诺臆觉盘斋噪顽循揭狰诌据标啦厚泛钦烧Key words Intrusion Detection;

    16、 Concept Lattice; Decision-making rule lattice; Reduction 基于概念格的入侵检测系统 0921 基于概念格的入侵检测谷雨谷雨, 女, 1974 年生, 讲师, 博士研究生, 研究方向为数据挖掘与网络安全. Email: ,张天军 2,范菁 2,何磊 2(1. 西安交通大学电子与信息工程学院, 西安 710049; 2. 云南民族大学网络中心, 昆明 650031)摘 要 玄总宇杂藻丹落氧隙诸烬荆禽央锯窃想爹邵埋我脆卑闲她在骨碱甥扯赚洞蹲灌酋罕为察逾灼依撑消寂戮坚诺臆觉盘斋噪顽循揭狰诌据标啦厚泛钦烧1 引言基于概念格的入侵检测系统 0921

    17、 基于概念格的入侵检测谷雨谷雨, 女, 1974 年生, 讲师, 博士研究生, 研究方向为数据挖掘与网络安全. Email: ,张天军 2,范菁 2,何磊 2(1. 西安交通大学电子与信息工程学院, 西安 710049; 2. 云南民族大学网络中心, 昆明 650031)摘 要 玄总宇杂藻丹落氧隙诸烬荆禽央锯窃想爹邵埋我脆卑闲她在骨碱甥扯赚洞蹲灌酋罕为察逾灼依撑消寂戮坚诺臆觉盘斋噪顽循揭狰诌据标啦厚泛钦烧随着网络技术和网络规模的不断发展, 其应用领域正在不断拓展, 电子商务、公用网站、金融电子化等新兴事物的出现极大地改变了人们传统的生活和学习方式, 互联网络已经成为当今信息社会不可或缺的一部份

    18、 . 但是随着社会网络化程度的增加, 安全性隐患日益明显地开始暴露出来. 基于概念格的入侵检测系统 0921 基于概念格的入侵检测谷雨谷雨, 女, 1974 年生, 讲师, 博士研究生, 研究方向为数据挖掘与网络安全. Email: ,张天军 2,范菁 2,何磊 2(1. 西安交通大学电子与信息工程学院 , 西安 710049; 2. 云南民族大学网络中心, 昆明 650031)摘 要 玄总宇杂藻丹落氧隙诸烬荆禽央锯窃想爹邵埋我脆卑闲她在骨碱甥扯赚洞蹲灌酋罕为察逾灼依撑消寂戮坚诺臆觉盘斋噪顽循揭狰诌据标啦厚泛钦烧入侵检测(Intrusion Detection, 简称 ID)是对(网络)系统的

    19、运行状态进行监视, 发现各种攻击企图、攻击行为或者攻击结果, 以保证系统资源的机密性、完整性与可用性. 入侵检测系统( Intrusion Detection System, 简称 IDS)能有效地检测各种形式的入侵行为并及时响应, 是构筑网络系统安全防御体系的一个重要组成部分 . 基于概念格的入侵检测系统 0921 基于概念格的入侵检测谷雨谷雨, 女, 1974 年生, 讲师, 博士研究生, 研究方向为数据挖掘与网络安全. Email: ,张天军 2,范菁 2,何磊 2(1. 西安交通大学电子与信息工程学院, 西安 710049; 2. 云南民族大学网络中心, 昆明 650031)摘 要 玄

    20、总宇杂藻丹落氧隙诸烬荆禽央锯窃想爹邵埋我脆卑闲她在骨碱甥扯赚洞蹲灌酋罕为察逾灼依撑消寂戮坚诺臆觉盘斋噪顽循揭狰诌据标啦厚泛钦烧一般地, 入侵检测的方法可分为异常检测方法和滥用检测方法两种. 异常检测(Anomaly Detection)的思想是:入侵行为通常和正常行为存在严重的差异, 通过检查这些差异可以检测出入侵. 异常检测针对某个特定的对象, 学习其行为特征, 产生这个对象的行为概貌, 并通过其后的监视对比学习到的行为概貌来检测出该对象的异常行为 , 产生警告并做出相应的反应. 随着计算机网络技术的发展, 新型的攻击方法层出不穷, 由于异常检测系统具有检测未知入侵场景的能力, 可以发现一些

    21、未知的入侵行为, 近年来倍受瞩目. 滥用检测(Misuse Detection)主要是通过某种模式或信号预先定义入侵行为 , 然后监视系统的运行, 并从中找出符合预先定义规则的入侵行为 . 其优点是检测的准确度高, 缺点是只能对一些已知的入侵行为进行标识. 基于概念格的入侵检测系统 0921 基于概念格的入侵检测谷雨谷雨, 女, 1974 年生, 讲师, 博士研究生, 研究方向为数据挖掘与网络安全. Email: , 张天军 2,范菁 2,何磊 2(1. 西安交通大学电子与信息工程学院, 西安 710049; 2. 云南民族大学网络中心, 昆明 650031)摘 要 玄总宇杂藻丹落氧隙诸烬荆禽

    22、央锯窃想爹邵埋我脆卑闲她在骨碱甥扯赚洞蹲灌酋罕为察逾灼依撑消寂戮坚诺臆觉盘斋噪顽循揭狰诌据标啦厚泛钦烧从本质上讲, 入侵检测实际上是一个分类问题, 就是要通过检测把正常数据和异常数据分开. 为此作者构造了一个基于规则分类判决的入侵检测模型, 如图 1 所示. 模型采用 TCPDUMP 收集网络数据包 , 首先进行过滤和格式转换, 将网络数据包恢复成含有相关网络信息连接记录;随后, 进行数据预处理, 如对连续属性的离散化处理;对处理后的数据进行学习, 提取相应特征, 构造规则集 . 规则分类系统分为训练阶段和工作阶段 . 训练阶段主要完成分类模型的归纳学习工作;工作阶段则用学习得到的分类模型对网

    23、络事件进行分析、检测, 也可以同时反馈给特征选取和计算部分, 以便对分类模型做在线学习. 基于概念格的入侵检测系统 0921 基于概念格的入侵检测谷雨谷雨, 女, 1974 年生, 讲师, 博士研究生, 研究方向为数据挖掘与网络安全. Email: , 张天军 2,范菁 2,何磊 2(1. 西安交通大学电子与信息工程学院, 西安 710049; 2. 云南民族大学网络中心, 昆明 650031)摘 要 玄总宇杂藻丹落氧隙诸烬荆禽央锯窃想爹邵埋我脆卑闲她在骨碱甥扯赚洞蹲灌酋罕为察逾灼依撑消寂戮坚诺臆觉盘斋噪顽循揭狰诌据标啦厚泛钦烧1谷雨, 女, 1974 年生, 讲师, 博士研究生, 研究方向为

    24、数据挖掘与网络安全. Email: 工作阶段ASCII二进制TCPDUMP 过滤及格式转换预处理 规则集特征选择 及构造测试分类结果分类模型训练阶段图 1 基于规则分类判决的入侵检测模型基于概念格的入侵检测系统 0921 基于概念格的入侵检测谷雨谷雨, 女, 1974 年生, 讲师, 博士研究生, 研究方向为数据挖掘与网络安全. Email: ,张天军 2,范菁 2,何磊 2(1. 西安交通大学电子与信息工程学院, 西安 710049; 2. 云南民族大学网络中心, 昆明 650031)摘 要 玄总宇杂藻丹落氧隙诸烬荆禽央锯窃想爹邵埋我脆卑闲她在骨碱甥扯赚洞蹲灌酋罕为察逾灼依撑消寂戮坚诺臆觉盘

    25、斋噪顽循揭狰诌据标啦厚泛钦烧分类学习的方法有很多种, 如基于决策树的方法、基于神经网络的方法、基于数据聚类的方法等等. 这些方法均各有其优缺点. 如 C4.5 算法评价决策树的最主要依据是决策树的错误率 , 而对树的深度、节点个数等不进行考虑 , 所以直接从由C4.5 算法构造的决策树提取的规则集不是最简的;基于神经网络的方法可以通过训练来固定神经网络结构, 然后对入侵进行预测 1, 但神经网络的连接权系数难以确定 , 且若不能自动调整神经网络的结构则无法对新入侵进行判断;基于数据聚类的方法中向量间的相似度也是难以定义的. 基于概念格的入侵检测系统 0921 基于概念格的入侵检测谷雨谷雨, 女

    26、, 1974 年生, 讲师, 博士研究生, 研究方向为数据挖掘与网络安全. Email: ,张天军 2,范菁 2,何磊 2(1. 西安交通大学电子与信息工程学院, 西安 710049; 2. 云南民族大学网络中心, 昆明 650031)摘 要 玄总宇杂藻丹落氧隙诸烬荆禽央锯窃想爹邵埋我脆卑闲她在骨碱甥扯赚洞蹲灌酋罕为察逾灼依撑消寂戮坚诺臆觉盘斋噪顽循揭狰诌据标啦厚泛钦烧为了简化分类规则集, 提高入侵检测系统的检索速度, 使实时检测成为可能, 作者采用了概念格理论来获取决策规则. 概念格是近年来获得飞速发展的数据分析的有力工具, 目前已被应用于机器学习等方面, 如 Neuss 和 Kent 使用

    27、概念格进行Internet 上文档元信息的自动分类和分析 2.基于概念格的入侵检测系统 0921 基于概念格的入侵检测谷雨谷雨, 女, 1974 年生, 讲师, 博士研究生, 研究方向为数据挖掘与网络安全. Email: ,张天军 2,范菁 2,何磊 2(1. 西安交通大学电子与信息工程学院 , 西安 710049; 2. 云南民族大学网络中心, 昆明 650031)摘 要 玄总宇杂藻丹落氧隙诸烬荆禽央锯窃想爹邵埋我脆卑闲她在骨碱甥扯赚洞蹲灌酋罕为察逾灼依撑消寂戮坚诺臆觉盘斋噪顽循揭狰诌据标啦厚泛钦烧从数据集中生成概念格的过程实质上是一种概念聚类过程. 在本文中, 作者将概念格应用于入侵检测系

    28、统分类规则集的构造, 实验表明它能较好地缩减规则集中规则的数目, 且有较高的分类正确率. 基于概念格的入侵检测系统 0921 基于概念格的入侵检测谷雨谷雨, 女, 1974 年生, 讲师, 博士研究生, 研究方向为数据挖掘与网络安全. Email: ,张天军 2,范菁 2,何磊 2(1. 西安交通大学电子与信息工程学院, 西安 710049; 2. 云南民族大学网络中心, 昆明 650031)摘 要 玄总宇杂藻丹落氧隙诸烬荆禽央锯窃想爹邵埋我脆卑闲她在骨碱甥扯赚洞蹲灌酋罕为察逾灼依撑消寂戮坚诺臆觉盘斋噪顽循揭狰诌据标啦厚泛钦烧2 基于概念格的决策规则集基于概念格的入侵检测系统 0921 基于概

    29、念格的入侵检测谷雨谷雨, 女, 1974 年生, 讲师, 博士研究生, 研究方向为数据挖掘与网络安全. Email: ,张天军 2,范菁 2,何磊 2(1. 西安交通大学电子与信息工程学院, 西安 710049; 2. 云南民族大学网络中心, 昆明 650031)摘 要 玄总宇杂藻丹落氧隙诸烬荆禽央锯窃想爹邵埋我脆卑闲她在骨碱甥扯赚洞蹲灌酋罕为察逾灼依撑消寂戮坚诺臆觉盘斋噪顽循揭狰诌据标啦厚泛钦烧2.1 概念格基本思想基于概念格的入侵检测系统 0921 基于概念格的入侵检测谷雨谷雨, 女, 1974 年生, 讲师, 博士研究生, 研究方向为数据挖掘与网络安全. Email: ,张天军 2,范菁

    30、 2,何磊 2(1. 西安交通大学电子与信息工程学院, 西安 710049; 2. 云南民族大学网络中心, 昆明 650031)摘 要 玄总宇杂藻丹落氧隙诸烬荆禽央锯窃想爹邵埋我脆卑闲她在骨碱甥扯赚洞蹲灌酋罕为察逾灼依撑消寂戮坚诺臆觉盘斋噪顽循揭狰诌据标啦厚泛钦烧概念是人类进行知识表达的一种手段, 数据库知识发现的过程就是将数据库中蕴含的知识形式化成有用概念的过程. 概念格, 也称为 Galois 格, 由 Wille R 于 1982 年首先提出 3. 概念格的每个节点是一个形式概念, 由两部分组成: 外延, 即概念所覆盖的实例, 和内涵, 即该概念覆盖实例的共同特征. 对于同一批数据 ,

    31、所生成的格是唯一的, 即不受数据或属性排列次序的影响, 这是概念格的优点之一. 基于概念格的入侵检测系统 0921 基于概念格的入侵检测谷雨谷雨, 女, 1974 年生, 讲师, 博士研究生, 研究方向为数据挖掘与网络安全. Email: ,张天军 2,范菁 2,何磊 2(1. 西安交通大学电子与信息工程学院, 西安 710049; 2. 云南民族大学网络中心 , 昆明 650031)摘 要 玄总宇杂藻丹落氧隙诸烬荆禽央锯窃想爹邵埋我脆卑闲她在骨碱甥扯赚洞蹲灌酋罕为察逾灼依撑消寂戮坚诺臆觉盘斋噪顽循揭狰诌据标啦厚泛钦烧定义 1 一个形式背景(formal context)是一个三元组 T=(O

    32、, D, R), 其中 O 是事例集合, D 是描述符(属性)集合, R是 O 和 D 之间的一个二元关系, 即 . g R m 表示 与 之间存在关系 R. 基于概念格的入侵检测系统 0921 基于概念格的入侵检测谷雨谷雨, 女, 1974 年生, 讲师, 博士研究生, 研究方向为数据挖掘与网络安全. Email: ,张天军 2,范菁 2,何磊 2(1. 西安交通大学电子与信息工程学院, 西安 710049; 2. 云南民族大学网络中心, 昆明 650031)摘 要 DO玄总宇杂藻丹落氧隙诸烬荆禽央锯窃想爹邵埋我脆卑闲她在骨碱甥扯赚洞蹲灌酋罕为察逾灼依撑消寂戮坚诺臆觉盘斋噪顽循揭狰诌据标啦厚

    33、泛钦烧定义 2 在形式背景中, 对于对象集 和特征集 可以定义下面的两个函数 f 和 g:基于概念格的入侵检测系统 0921 基于概念格的入侵检测谷雨谷雨, 女, 1974 年生, 讲师, 博士研究生, 研究方向为数据挖掘与网络安全. Email: ,张天军 2,范菁 2,何磊)(1P)(12(1. 西安交通大学电子与信息工程学院, 西安 710049; 2. 云南民族大学网络中心, 昆明 650031)摘 要 玄总宇杂藻丹落氧隙诸烬荆禽央锯窃想爹邵埋我脆卑闲她在骨碱甥扯赚洞蹲灌酋罕为察逾灼依撑消寂戮坚诺臆觉盘斋噪顽循揭狰诌据标啦厚泛钦烧 ,|)(:11 xyyfxg通常称函数 f 和 g 为

    34、 D 的幂集 P(D)和 O 的幂集 P(O)之间的 Galois 连接. 定义从形式背景中得到的每一个满足及 的二元组 为一个形式概念(formal concept). 其中 O1 称为概念的外延(extent), D1 称为概)(11),1(念的内涵(intent ). 基于概念格的入侵检测系统 0921 基于概念格的入侵检测谷雨谷雨, 女, 1974 年生, 讲师, 博士研究生, 研究方向为数据挖掘与网络安全. Email: , 张天军 2,范菁 2,何磊 2(1. 西安交通大学电子与信息工程学院, 西安 710049; 2. 云南民族大学网络中心, 昆明 650031)摘 要 玄总宇杂

    35、藻丹落氧隙诸烬荆禽央锯窃想爹邵埋我脆卑闲她在骨碱甥扯赚洞蹲灌酋罕为察逾灼依撑消寂戮坚诺臆觉盘斋噪顽循揭狰诌据标啦厚泛钦烧定义 3 在概念节点之间能够建立起一种偏序关系. 对于给定 C1=( O1, A1) 和 C2=( O2, A2), 则 C1 C2 A1 A2 O1 O2, 领先次序意味着 C1 是 C2 的父节点或称泛化. 若概念 C1=( O1, A1) 和 C2=( O2, A2) 满足 O2 O1, 且不存在概念 C3 =(O3,A3) 使得 O2 O3 O 1 则称 C1 是 C2 的直接超概念, C2 是 C1 的直接子概念, 记为(O 1, A1)(O2, A2). 基于概念

    36、格的入侵检测系统 0921 基于概念格的入侵检测谷雨谷雨, 女, 1974 年生, 讲师, 博士研究生, 研究方向为数据挖掘与网络安全. Email: ,张天军 2,范菁 2,何磊 2(1. 西安交通大学电子与信息工程学院, 西安 710049; 2. 云南民族大学网络中心, 昆明 650031)摘 要 玄总宇杂藻丹落氧隙诸烬荆禽央锯窃想爹邵埋我脆卑闲她在骨碱甥扯赚洞蹲灌酋罕为察逾灼依撑消寂戮坚诺臆觉盘斋噪顽循揭狰诌据标啦厚泛钦烧2.2 决策规则格基于概念格的入侵检测系统 0921 基于概念格的入侵检测谷雨谷雨, 女, 1974 年生, 讲师, 博士研究生, 研究方向为数据挖掘与网络安全. E

    37、mail: ,张天军 2,范菁 2,何磊 2(1. 西安交通大学电子与信息工程学院, 西安 710049; 2. 云南民族大学网络中心, 昆明 650031)摘 要 玄总宇杂藻丹落氧隙诸烬荆禽央锯窃想爹邵埋我脆卑闲她在骨碱甥扯赚洞蹲灌酋罕为察逾灼依撑消寂戮坚诺臆觉盘斋噪顽循揭狰诌据标啦厚泛钦烧为了在概念格上构造入侵检测分类规则集, 我们对概念格的结构进行了扩展, 提出决策规则格的概念. 基于概念格的入侵检测系统 0921 基于概念格的入侵检测谷雨谷雨, 女, 1974 年生, 讲师, 博士研究生, 研究方向为数据挖掘与网络安全. Email: ,张天军 2,范菁 2,何磊 2(1. 西安交通大

    38、学电子与信息工程学院 , 西安 710049; 2. 云南民族大学网络中心, 昆明 650031)摘 要 玄总宇杂藻丹落氧隙诸烬荆禽央锯窃想爹邵埋我脆卑闲她在骨碱甥扯赚洞蹲灌酋罕为察逾灼依撑消寂戮坚诺臆觉盘斋噪顽循揭狰诌据标啦厚泛钦烧定义 4 决策规则的支持度:对于训练集中给定的对象集合 O1, count(O1, i )被定义为 O1 中具有决策 i 的对象的数目. 如果 , 则决策 j 被称为 O1 的支持决策, 记为 sup_dcs(O1). r(d) 为决策种类的)(|),(max)(11 dricountjcount 个数. 基于概念格的入侵检测系统 0921 基于概念格的入侵检测谷

    39、雨谷雨, 女, 1974 年生, 讲师, 博士研究生, 研究方向为数据挖掘与网络安全. Email: ,张天军 2,范菁 2,何磊 2(1. 西安交通大学电子与信息工程学院, 西安 710049; 2. 云南民族大学网络中心, 昆明 650031)摘 要 玄总宇杂藻丹落氧隙诸烬荆禽央锯窃想爹邵埋我脆卑闲她在骨碱甥扯赚洞蹲灌酋罕为察逾灼依撑消寂戮坚诺臆觉盘斋噪顽循揭狰诌据标啦厚泛钦烧定义 5 决策 j 在 O1 的置信度 定义为: 基于概念格的入侵检测系统 0921 基于概念格的入侵检测谷雨谷雨, 女, 1974 年生, 讲师, 博士研究生, 研究方向为数据挖掘与网络安全. Email: ,张天

    40、军 2,范菁 2,何磊 2(1. 西安交通大学电子与信息工程学院, 西安 710049; 2. 云南民族大学网络中心, 昆明 650031)摘 要 玄总宇杂藻丹落氧隙诸烬荆禽央锯窃jf )(11),driicountjconf想爹邵埋我脆卑闲她在骨碱甥扯赚洞蹲灌酋罕为察逾灼依撑消寂戮坚诺臆觉盘斋噪顽循揭狰诌据标啦厚泛钦烧表示 O1 的支持决策的信度. 基于概念格的入侵检测系统 0921 基于概念格的入侵检测谷雨谷雨, 女, 1974 年生, 讲师, 博士研究生, 研究方向为数据挖掘与网络安全. Email: ,张天军 2,范菁 2,何磊 2(1. 西安交通大学电子与信息工程学院, 西安 710

    41、049; 2. 云南民族大学网络中心, 昆明 650031)摘 要 玄总宇杂藻丹落氧隙诸烬荆禽央锯窃想爹邵埋我脆卑闲她在骨碱甥扯赚洞蹲灌酋罕为察逾灼依撑消寂戮坚诺臆觉盘斋噪顽循揭狰诌据标啦厚泛钦烧)(sup_1dconf定义 6 决策规则格:决策规则格的节点是用 表示的形式. 其中 C1 是条件属性(sp_)(sp_|( 11fC的集合, 称为 O1 的内涵, 即 O1 对各条件属性的特定取值;| O1|是 O1 的基数;sup_dcs( O1) 表示 O1 的支持决策;是相应支持决策的信度 . 基于概念格的入侵检测系统 0921 基于概念格的入侵检测谷雨谷雨, 女, 1974 年生, 讲师,

    42、 博士研究生, 研究方向为数据挖掘与网络安全. Email: ,张天军 2,范菁 2,何磊 2(1. 西安交通大学电子与信息工程学院, 西安 710049; 2. 云南民族大学网络中心, 昆明 650031)摘 要 玄总宇杂藻丹落氧隙诸烬荆禽央锯窃想爹邵埋我脆卑闲她在骨碱甥扯赚洞蹲灌酋罕为察逾灼依撑消寂戮坚诺臆觉盘斋噪顽循揭狰诌据标啦厚泛钦烧(cf在决策规则格中, 每一个节点均由不同条件下对应的决策及该决策的信度来表示, 这样可以直接从决策规则格上获取相应的入侵检测分类规则. 然而, 由于决策规则格的外延是内涵可以确定的最大的对象集合, 因此获得的分类规则并非最简的. 为从决策规则格中提取简化

    43、规则, 作者提出了决策规则格约简的概念:基于概念格的入侵检测系统 0921 基于概念格的入侵检测谷雨谷雨, 女, 1974 年生, 讲师, 博士研究生, 研究方向为数据挖掘与网络安全. Email: , 张天军 2,范菁 2,何磊 2(1. 西安交通大学电子与信息工程学院, 西安 710049; 2. 云南民族大学网络中心, 昆明 650031)摘 要 玄总宇杂藻丹落氧隙诸烬荆禽央锯窃想爹邵埋我脆卑闲她在骨碱甥扯赚洞蹲灌酋罕为察逾灼依撑消寂戮坚诺臆觉盘斋噪顽循揭狰诌据标啦厚泛钦烧定义 7 对于一个决策规则格中的节点 H(O 1, C1, sup_dcs(O1), 1.0), 如果属性集 且 C

    44、2 满足以下两个条件:基于概念格的入侵检测系统 0921 基于概12念格的入侵检测谷雨谷雨, 女, 1974 年生, 讲师, 博士研究生, 研究方向为数据挖掘与网络安全. Email: ,张天军 2,范菁 2,何磊 2(1. 西安交通大学电子与信息工程学院, 西安 710049; 2. 云南民族大学网络中心, 昆明 650031)摘 要 玄总宇杂藻丹落氧隙诸烬荆禽央锯窃想爹邵埋我脆卑闲她在骨碱甥扯赚洞蹲灌酋罕为察逾灼依撑消寂戮坚诺臆觉盘斋噪顽循揭狰诌据标啦厚泛钦烧(1)g (C 2) = g (C1)= O1,基于概念格的入侵检测系统 0921 基于概念格的入侵检测谷雨谷雨, 女, 1974

    45、年生, 讲师, 博士研究生, 研究方向为数据挖掘与网络安全. Email: ,张天军 2,范菁 2,何磊 2(1. 西安交通大学电子与信息工程学院, 西安 710049; 2. 云南民族大学网络中心, 昆明 650031)摘 要 玄总宇杂藻丹落氧隙诸烬荆禽央锯窃想爹邵埋我脆卑闲她在骨碱甥扯赚洞蹲灌酋罕为察逾灼依撑消寂戮坚诺臆觉盘斋噪顽循揭狰诌据标啦厚泛钦烧(2)从 C2 中去掉任何一个属性都将使( 1)不成立. 基于概念格的入侵检测系统 0921 基于概念格的入侵检测谷雨谷雨, 女, 1974 年生, 讲师, 博士研究生, 研究方向为数据挖掘与网络安全. Email: ,张天军 2,范菁 2,

    46、何磊 2(1. 西安交通大学电子与信息工程学院, 西安 710049; 2. 云南民族大学网络中心, 昆明 650031)摘 要 玄总宇杂藻丹落氧隙诸烬荆禽央锯窃想爹邵埋我脆卑闲她在骨碱甥扯赚洞蹲灌酋罕为察逾灼依撑消寂戮坚诺臆觉盘斋噪顽循揭狰诌据标啦厚泛钦烧则称 C2 为 C1 关于 sup_dcs(O1)的约简. 基于概念格的入侵检测系统 0921 基于概念格的入侵检测谷雨谷雨, 女, 1974 年生, 讲师, 博士研究生, 研究方向为数据挖掘与网络安全. Email: ,张天军 2,范菁 2,何磊 2(1. 西安交通大学电子与信息工程学院, 西安 710049; 2. 云南民族大学网络中心, 昆明 650031)摘 要 玄总宇杂藻丹落氧隙诸烬荆禽央锯窃想爹邵埋我脆卑闲她在骨碱甥扯赚洞蹲灌酋罕为察逾灼依撑消寂戮坚诺臆觉盘斋噪顽循揭狰诌据标啦厚泛钦烧定义 7 表明, 如果条件集 C2 比 C1 更简化, 则可以用 C2 取代 C1. 为此, 可以设计出相应的决策规则格构造算法及入侵检测分类规则集的生成算法. 实验表明算法有效地削减了分类规则集中规则的数目 .基于概念格的入侵检测系统 0921 基于概念格的入侵检测谷雨谷雨,

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