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入侵检测中数据挖掘模式的编码与检测研究
1
作者
熊家军
张丽
李庆华
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2005年第11期11-13,95,共4页
数据挖掘产生的模式如何被处理,对IDS系统的实时性和有效性至关重要。该文提出了一种模式编码算法,对模式进行量化处理,从而高效地检测入侵。同时,文中还从理论上论证了模式编码量化检测方法与基于相似性理论的模式检测方法的等效性,证...
数据挖掘产生的模式如何被处理,对IDS系统的实时性和有效性至关重要。该文提出了一种模式编码算法,对模式进行量化处理,从而高效地检测入侵。同时,文中还从理论上论证了模式编码量化检测方法与基于相似性理论的模式检测方法的等效性,证明任何用相似性理论实现的入侵模式检测算法均可用编码量化处理来等效实现。
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关键词
入侵检测
数据挖掘模式
关联规则编码
模式
编码
频繁情节规则编码
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职称材料
基于签名与数据流模式挖掘的Android恶意软件检测系统
被引量：
12
2
作者
宁卓
邵达成
+1 位作者
陈勇
孙知信
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017年第B11期317-321,共5页
随着Android软件开发和维护的不断增多,以及恶意软件的抗检测能力逐渐增强,主流的静态检测方法开始面临一些问题:签名检测虽然检测速度快,但是对代码混淆、重打包类的恶意软件的检测能力不强;基于数据流的检测方法虽然精度高,但检测效...
随着Android软件开发和维护的不断增多,以及恶意软件的抗检测能力逐渐增强,主流的静态检测方法开始面临一些问题:签名检测虽然检测速度快,但是对代码混淆、重打包类的恶意软件的检测能力不强;基于数据流的检测方法虽然精度高,但检测效率低。针对上述技术存在的缺点,提出了一种混合型静态检测系统。该系统改进了多级签名检测方法,通过对method与class签名进行多级匹配,提高了对代码混淆类恶意软件的检测能力。系统还改进了传统数据流分析技术,通过数据流模式挖掘,找出恶意软件频繁使用的数据流模式,省去了人工确认环节,提高了数据流分析的自动化程度与效率。两种技术的结合使得系统在检测精度与效率两方面达到一个合理的折中点。实验结果表明,该系统对于代码混淆和重打包的恶意软件具有较好的检测能力,对主流恶意软件的检测精确度达到88%。
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关键词
静态分析
Android恶意软件
签名检测
数据
流
模式
挖掘
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职称材料
快速统一挖掘超团模式和极大超团模式
被引量：
3
3
作者
肖波
张亮
+2 位作者
徐前方
蔺志青
郭军
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第4期659-671,共13页
超团模式是一种新型的关联模式,这种模式所包含的项目相互间具有很高的亲密度.超团模式中某个项目在事务中的出现很强地暗示了模式中其他项目也会相应地出现.极大超团模式是一组超团模式更加紧凑的表示,可被用于多种应用.挖掘这两种模...
超团模式是一种新型的关联模式,这种模式所包含的项目相互间具有很高的亲密度.超团模式中某个项目在事务中的出现很强地暗示了模式中其他项目也会相应地出现.极大超团模式是一组超团模式更加紧凑的表示,可被用于多种应用.挖掘这两种模式的标准算法是完全不同的.提出一种基于FP-tree(frequent pattern tree)的快速挖掘算法——混合超团模式增长(hybrid hyperclique pattern growth,简称HHCP-growth),统一了两种模式的挖掘.算法采用递归挖掘方法,并应用多种有效的剪枝策略.提出并证明几个相关命题来说明剪枝策略的有效性和算法的正确性.实验结果表明,HHCP-growth算法相对于标准的超团模式挖掘算法和极大超团模式挖掘算法都具有更高的效率,尤其对于大数据集或在低支持度条件下更为显著.
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关键词
关联规则
超团
模式
极大超团
模式
数据
挖掘
:频繁
模式
树
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职称材料
题名
入侵检测中数据挖掘模式的编码与检测研究
1
作者
熊家军
张丽
李庆华
机构
华中科技大学计算机学院
空军雷达学院计算机系
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2005年第11期11-13,95,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(编号:60273075)。
文摘
数据挖掘产生的模式如何被处理,对IDS系统的实时性和有效性至关重要。该文提出了一种模式编码算法,对模式进行量化处理,从而高效地检测入侵。同时,文中还从理论上论证了模式编码量化检测方法与基于相似性理论的模式检测方法的等效性,证明任何用相似性理论实现的入侵模式检测算法均可用编码量化处理来等效实现。
关键词
入侵检测
数据挖掘模式
关联规则编码
模式
编码
频繁情节规则编码
Keywords
Association rules encoding Frequent episodes encoding Pattern encoding Intrusion detection
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于签名与数据流模式挖掘的Android恶意软件检测系统
被引量：
12
2
作者
宁卓
邵达成
陈勇
孙知信
机构
南京邮电大学现代邮政院
南京邮电大学物联网学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017年第B11期317-321,共5页
基金
国家自然科学基金(61373135
61672299)
南京邮电大学校级教改基金(JG01616JX73)资助
文摘
随着Android软件开发和维护的不断增多,以及恶意软件的抗检测能力逐渐增强,主流的静态检测方法开始面临一些问题:签名检测虽然检测速度快,但是对代码混淆、重打包类的恶意软件的检测能力不强;基于数据流的检测方法虽然精度高,但检测效率低。针对上述技术存在的缺点,提出了一种混合型静态检测系统。该系统改进了多级签名检测方法,通过对method与class签名进行多级匹配,提高了对代码混淆类恶意软件的检测能力。系统还改进了传统数据流分析技术,通过数据流模式挖掘,找出恶意软件频繁使用的数据流模式,省去了人工确认环节,提高了数据流分析的自动化程度与效率。两种技术的结合使得系统在检测精度与效率两方面达到一个合理的折中点。实验结果表明,该系统对于代码混淆和重打包的恶意软件具有较好的检测能力,对主流恶意软件的检测精确度达到88%。
关键词
静态分析
Android恶意软件
签名检测
数据
流
模式
挖掘
Keywords
Static analysis, Android malware,Signature detection,Data flow pattern mining
分类号
TP317 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
快速统一挖掘超团模式和极大超团模式
被引量：
3
3
作者
肖波
张亮
徐前方
蔺志青
郭军
机构
北京邮电大学信息与通信工程学院
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第4期659-671,共13页
基金
国家高技术研究发展计划(863)No.2007AA01Z417
高等学校学科创新引智计划No.B08004~~
文摘
超团模式是一种新型的关联模式,这种模式所包含的项目相互间具有很高的亲密度.超团模式中某个项目在事务中的出现很强地暗示了模式中其他项目也会相应地出现.极大超团模式是一组超团模式更加紧凑的表示,可被用于多种应用.挖掘这两种模式的标准算法是完全不同的.提出一种基于FP-tree(frequent pattern tree)的快速挖掘算法——混合超团模式增长(hybrid hyperclique pattern growth,简称HHCP-growth),统一了两种模式的挖掘.算法采用递归挖掘方法,并应用多种有效的剪枝策略.提出并证明几个相关命题来说明剪枝策略的有效性和算法的正确性.实验结果表明,HHCP-growth算法相对于标准的超团模式挖掘算法和极大超团模式挖掘算法都具有更高的效率,尤其对于大数据集或在低支持度条件下更为显著.
关键词
关联规则
超团
模式
极大超团
模式
数据
挖掘
:频繁
模式
树
Keywords
association rule
hyperclique pattem
maximal hyperclique pattern
data mining
FP-tree （frequentpattern tree）
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
入侵检测中数据挖掘模式的编码与检测研究
熊家军
张丽
李庆华
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2005
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于签名与数据流模式挖掘的Android恶意软件检测系统
宁卓
邵达成
陈勇
孙知信
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017
12
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
快速统一挖掘超团模式和极大超团模式
肖波
张亮
徐前方
蔺志青
郭军
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2010
3
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职称材料
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