信息安全等級保護(hù)測評的數(shù)據(jù)挖掘算法研究.pdf

1、信息安全等級保護(hù)測評依據(jù)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)對信息系統(tǒng)的安全狀況進(jìn)行測試判定，是信息安全等級保護(hù)工作的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。隨著等級保護(hù)工作的不斷開展，測評任務(wù)也越來越繁重，如何對當(dāng)前的測評工作進(jìn)行有效的改善是當(dāng)前需要解決的問題。
　　本文的研究重點(diǎn)是如何將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與測評流程更好的結(jié)合，針對測評數(shù)據(jù)的特點(diǎn)改善數(shù)據(jù)挖掘算法，提高測評數(shù)據(jù)的挖掘工作效率的目的。首先，本文對測評數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的可行性進(jìn)行了分析并提出了兩種模式：聚類分析及關(guān)聯(lián)分析。對于

2、關(guān)聯(lián)分析任務(wù)，結(jié)合測評數(shù)據(jù)維度較低且較稀疏的特點(diǎn)，本文提出了一種基于二叉前綴樹結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)挖掘算法BFPM。該結(jié)構(gòu)使得代表同一項(xiàng)目的節(jié)點(diǎn)在樹中處于同一個(gè)層次，無需頻繁項(xiàng)頭表，在頻繁項(xiàng)生成時(shí)不需創(chuàng)建條件樹。與經(jīng)典Fp-Growth算法相比，該算法具有節(jié)點(diǎn)空間占用較少，頻繁項(xiàng)集生成步驟較為簡單的特點(diǎn)。
　　最后，本文搭建了基于IBM數(shù)據(jù)生成器及JConsole等工具的實(shí)驗(yàn)平臺，對BFPM算法和現(xiàn)有的Apriori算法及Fp-Growth