题名 一种用于网络取证分析的模糊决策树推理方法(英文)
被引量：12
1
作者
刘在强 林东岱 冯登国
机构
中国科学院软件研究所信息安全国家重点实验室
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2007年第10期2635-2644,共10页
基金
Supported by the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant Nos.2006AA01Z412, 2006AA01Z437, 2006AA01Z433 (国家高技术研究发展计划(863))
文摘
网络取证是对现有网络安全体系的必要扩展,已日益成为研究的重点.但目前在进行网络取证时仍存在很多挑战:如网络产生的海量数据;从已收集数据中提取的证据的可理解性;证据分析方法的有效性等.针对上述问题,利用模糊决策树技术强大的学习能力及其分析结果的易理解性,开发了一种基于模糊决策树的网络取证分析系统,以协助网络取证人员在网络环境下对计算机犯罪事件进行取证分析.给出了该方法的实验结果以及与现有方法的对照分析结果.实验结果表明,该系统可以对大多数网络事件进行识别(平均正确分类率为 91.16%),能为网络取证人员提供可理解的信息,协助取证人员进行快速高效的证据分析.
关键词
网络取证 模糊决策树 数据挖掘 特征提取 入侵检测
Keywords
network forensics fuzzy decision tree data -mining feature extraction intrusion detection
分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 多关系决策树学习算法的研究与改进
被引量：1
2
作者
谢志强 于旭 杨静 刘若铎
机构
哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第8期50-52,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60673131,60873019) 黑龙江省自然科学基金资助项目(F200608) +1 种基金 黑龙江省海外学人重大科研基金资助项目(1152hq08) 哈尔滨理工大学创新基金资助项目
文摘
通过对多关系决策树学习算法MRDTL-2进行研究与分析,针对其运行效率较低和不能有效处理丢失属性值的问题,提出一种改进的多关系数据挖掘(IMRDTL)算法。在IMRDTL算法中,利用元组ID传播技术来进一步提高MRDTL-2算法的运行效率,同时使用广义朴素贝叶斯分类器来填补丢失的属性值,以进一步提高算法的准确率。
关键词
多关系数据挖掘 决策树 元组ID传播 广义朴素贝叶斯
Keywords
Multi-Relational data mining （MRDM） decision tree tuple ID propagation generalized naive Bayes
分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
题名 判定树算法在计算机取证中的应用
被引量：3
3
作者
刘琴
机构
华东政法大学信息科学技术学院
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2008年第7期40-41,79,共3页
基金
国家社会科学基金(06BFX051) 上海市社会科学基金(2005BFX009)
文摘
随着网络犯罪的日益猖獗,计算机取证正逐步成为人们研究与关注的焦点。为了能从海量的可疑数据中发现证据,数据挖掘技术的参与必不可少。首先介绍了在计算机取证中比较常用的数据挖掘分类分析方法,然后介绍其在计算机取证原型系统中的实现和应用,最后给出了进一步研究的方向:多样证据的提取及其之间的关联。
关键词
计算机取证 数据挖掘 判定树 id3
Keywords
computer forensics data mining decision tree id3
分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 改进的多关系决策树算法
4
作者
宋广玲 郝忠孝 吴海燕
机构
哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009年第12期4502-4505,4512,共5页
基金
黑龙江省自然科学基金资助项目(F200702)
文摘
高效性和可扩展性是多关系数据挖掘中最重要的问题,而提高算法效率的主要瓶颈在于假设空间,且用户对分类的指导会在很大程度上帮助系统完成分类任务,减少系统独自摸索的时间。针对以上问题提出了改进的多关系决策树算法,即将虚拟连接元组传播技术和提出的背景属性传递技术应用到多关系决策树算法中。对改进的多关系决策树算法进行了理论证明,并且对多关系决策树算法和改进的多关系决策树算法进行比较实验。通过实验可以得出,当改进的多关系决策树在搜索数据项达到背景属性传递阈值时,改进的多关系决策树算法的效率相对很高且受属性个数增加(或记录数增加)影响较小。因此提出的算法优于现有的同类算法,实现了预期的研究目标。
关键词
多关系数据挖掘 多关系决策树 元组标志传播 背景属性
Keywords
relational data mining multi-relational decision tree tuple ID propogation background attribute
分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
