【摘 要】
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鉴于传统用于网络安全防御的恶意数据检测算法耗时长、识别精度低、适用性差的问题,提出基于数据挖掘的Prefix Span网络安全防御算法研究。该研究在序列模式数据挖掘的理论研
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鉴于传统用于网络安全防御的恶意数据检测算法耗时长、识别精度低、适用性差的问题,提出基于数据挖掘的Prefix Span网络安全防御算法研究。该研究在序列模式数据挖掘的理论研究基础上提出了Prefix Span算法,按照序列前缀生成投影数据库并去除非频繁项,引入相关度的概念完成算法的过程优化;基于Prefix Span算法构建了一种网络安全防御模型,对采集到的网络数据实施预处理、序列匹配与判定,实现对入侵数据的识别与检测,确保网络运行安全。仿真实验结果表明,提出的网络安全防御算法能够准确识别出不同类型的入侵数据,在检测精度和检测效率方面都有良好的表现。
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