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针对海量的网络日志数据,文章提出了基于数据挖掘的网络日志分析处理模型,在该模型中,首先通过关联分析和序列模式分析获取附加属性特征,接着在此基础上构造训练数据集,并对分类器进行训练,然后用训练好的分类器对网络日志数据进行分析检测.在实验中使用了贝叶斯分类算法,实验结果表明贝叶斯分类对于网络入侵检测是有效的,并且具有一定的异常检测能力.