【摘 要】
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入侵检测系统中原始数据多为高维数据,针对基于频繁模式高维孤立点挖掘算法不易获取完全频繁模式和时间复杂度高等问题,提出了一种基于最大频繁模式因子的高维孤立点挖掘算法
【机 构】
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燕山大学 信息科学与工程学院,河北 秦皇岛066004燕山大学 信息科学与工程学院,河北 秦皇岛066004;华北理工大学轻工学院 电气信息学院,河北 唐山063000;华北理工大学 研究生院,河北
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入侵检测系统中原始数据多为高维数据,针对基于频繁模式高维孤立点挖掘算法不易获取完全频繁模式和时间复杂度高等问题,提出了一种基于最大频繁模式因子的高维孤立点挖掘算法获取孤立点集,并对孤立点集合进行进一步分析获取入侵检测的攻击模式.利用NSL-KDD数据集进行实验,和相关工作对比,结果表明所提出的方法在检测精确度和复杂度都具有优异的表现.
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