基于大数据关联规则的网络恶意行为识别检测
为提升数据挖掘技术与网络恶意行为识别准确率，研究基于大数据关联规则的网络恶意行为识别检测 方法。模糊化处理网络中存在的大数据，构建模糊数据库，分类聚集模糊数据库中的模糊数据，离散化处理模 糊数据的连续属性，确定模糊数据频繁关联规则，通过基于模糊关联规则的数据挖掘方法获得整理后的网络数 据；以此为基础，分析用户恶意访问流量特征，加权处理用户访问流量特征与用户信息熵特征，建立多特征融合 的网络恶意行为识别模型，完成网络恶意行为识别检测。经实验验证，该方法识别检测网络恶意行为时准确率 较高，在93％以上，漏检测率较低，低于8％，在数据挖掘时具有较低的时间消耗与空间消耗，支持度较高。
- 2021-06-21
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