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1、碩士學位論文基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的數(shù)據(jù)庫入侵檢測系統(tǒng)研究ResearchonDatabaseIntrusionDetectionSystemBasedonAssociationRuleMining作者姓名:洪偉學號:043326085學科專業(yè):計算機應用技術(shù)學院(系、所):信息科學與工程學院指導教師:楊路明教授論文答辯日期ZQIQ年沙月么日答辯委員會主中南大學2010年4月摘要本文首先對數(shù)據(jù)庫安全進行了研究,然后綜述了數(shù)據(jù)庫入侵檢測的相關(guān)技
2、術(shù),最后針對目前數(shù)據(jù)庫安全系統(tǒng)的特點,分析了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫安全機制的弱點與不足,結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、入侵檢測技術(shù)進行了數(shù)據(jù)庫入侵檢測的相關(guān)研究,設計并實現(xiàn)了一個基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的數(shù)據(jù)庫入侵檢測原型系統(tǒng)。為提高關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘效率,本文提出了一個基于頻繁項集矩陣FM與互斥項目約束的Aprii改進算法。該算法對Aprii算法的兩個性能瓶頸都作了改進,采用頻繁項集矩陣可以避免生成候選k項集,利用邏輯與運算直接產(chǎn)生頻繁k一項集,從而大大減少了計算量和對
3、事務數(shù)據(jù)庫的掃描次數(shù)采用互斥項目約束可以在連接中阻止互斥項目的連接,從而大大減少了無用頻繁項集的產(chǎn)生,提高了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的效率。該算法主要用于異常檢測中用戶正常行為規(guī)則和當前行為規(guī)則的挖掘。本文設計的數(shù)據(jù)庫入侵檢測原型系統(tǒng)整體上可分為數(shù)據(jù)采集、規(guī)則生成、入侵檢測和響應四個模塊:數(shù)據(jù)采集模塊利用a。le的審計功能獲取審計數(shù)據(jù),實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集規(guī)則生成模塊利用本文提出的基于頻繁項集矩陣FM與互斥項目約束的Aprii改進算法進行用戶正常行為規(guī)則和
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