【摘 要】
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针对关联规则挖掘算法在处理海量数据的过程中存在效率低、需要反复访问数据库等问题,以及在入侵检测系统产生误报、效率低下等问题,文章提出了基于关联规则挖掘的Q-CFIsL算
【机 构】
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桂林电子科技大学计算机与控制学院,
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针对关联规则挖掘算法在处理海量数据的过程中存在效率低、需要反复访问数据库等问题,以及在入侵检测系统产生误报、效率低下等问题,文章提出了基于关联规则挖掘的Q-CFIsL算法,设计了基于Q-CFIsL算法的入侵警报检测系统模型。实验证明,Q-CFIsL算法在减少入侵警报的数量和降低误报率等方面明显优于其他算法。
In order to solve the problems of low efficiency and repeated access to the database in association rules mining algorithm, the Q-CFIsL algorithm based on association rules mining is proposed in this paper. Intrusion alarm detection system model based on Q-CFIsL algorithm is designed. Experiments show that the Q-CFIsL algorithm is obviously superior to other algorithms in reducing the number of intrusion alerts and reducing the false alarm rate.
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