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摘要
针对传统方法不能有效挖掘出入侵跳频数据中的频繁项集,挖掘结果准确性不高,易受干扰,易产生信息泄漏风险的问题,提出基于主成分分析与Apriori算法的云计算网络入侵跳频数据关联规则挖掘方法。采用分组统计监测方法构建入侵跳频数据统计特征监测模型,提取统计特征量。运用Apriori算法构建入侵跳频数据的大数据分布模型,检索入侵跳频数据库中的所有频繁项集,并采用主成分分析算法对频繁项集中的最小信任度进行构建,实现对云计算网络入侵跳频数据关联规则的挖掘。仿真结果表明,采用提出的方法进行关联规则挖掘的准确率较高,抗干扰能力较强,提高了网络入侵检测能力。
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