基于数据挖掘的自适应异常分析

摘要：

正常用户行为活动是随时间变化的,一个异常分析系统要能适应这种变化更新正常行为模型,避免误报警.对增量更新算法进行了研究,使用线性回归的方法对相似度进行估计,如果实际相似度与估计值差值大于某个阈值,则产生报警;否则采用改进的滑动窗增量挖掘的方法,更新正常活动模型.并用DARPA-MIT 1999数据集验证其可行性.

关键词：异常检测、自适应、数据挖掘、增量挖掘、关联规则

所属期刊栏目：28

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2007-04-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：264-266