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    網(wǎng)絡(luò)審計(jì)系統(tǒng)中Apriori算法的應(yīng)用與研究

    2015-10-19 11:10張繼周李婷
    科技視界 2015年29期
    關(guān)鍵詞:Apriori算法關(guān)聯(lián)規(guī)則

    張繼周+李婷

    【摘 要】此文介紹了關(guān)聯(lián)規(guī)則的主要內(nèi)容,結(jié)合了網(wǎng)絡(luò)審計(jì)系統(tǒng)中事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)的特征,從Apriori算法的基本概念出發(fā),根據(jù)網(wǎng)絡(luò)審計(jì)的特點(diǎn),介紹了一種基于分片的改進(jìn)的Apriori算法的,并給出證明。最后在改進(jìn)的策略選擇上給出結(jié)論。

    【關(guān)鍵詞】網(wǎng)絡(luò)審計(jì);關(guān)聯(lián)規(guī)則;Apriori算法

    網(wǎng)絡(luò)安全審計(jì)是網(wǎng)絡(luò)安全中重要的一環(huán)。審計(jì)系統(tǒng)一般架設(shè)在局域網(wǎng)絡(luò)出口上,采用串聯(lián)監(jiān)控或旁路監(jiān)控兩種形式,對(duì)所有流通的封包進(jìn)行審計(jì)挖掘。通過(guò)匹配規(guī)則庫(kù)中的特征值來(lái)完成報(bào)警、攔截、日志等一系列審計(jì)工作。當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)審計(jì)的最大速度瓶頸就是面對(duì)海量的審計(jì)記錄無(wú)法快速挖掘出異常行為,而且出現(xiàn)大量誤報(bào),影響管理者的判斷,嚴(yán)重影響了網(wǎng)絡(luò)審計(jì)系統(tǒng)的性能。

    網(wǎng)絡(luò)審計(jì)中的行為主要表現(xiàn)形式為大量的含有不同特征值的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)都有同樣的格式,即TCP報(bào)文或UDP報(bào)文,因此使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘來(lái)進(jìn)行發(fā)現(xiàn)特征數(shù)據(jù)就是很有效的方法。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘(Data Mining)首先由Rakesh Apwal等人提出。關(guān)聯(lián)是指兩個(gè)或兩個(gè)以上項(xiàng)集的值之間的某中規(guī)律性。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的目的是找出數(shù)據(jù)庫(kù)中的隱藏的關(guān)聯(lián)關(guān)系。從海量的數(shù)據(jù)中找出我們需要的知識(shí)和規(guī)律,這些知識(shí)和規(guī)律是隱含在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中具有決策價(jià)值的。由于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)在數(shù)據(jù)特征值分析方面有著先天的優(yōu)勢(shì),所以采用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)審計(jì)的數(shù)據(jù)挖掘是目前最好的選擇。運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘用戶的行為模式不但能發(fā)現(xiàn)相關(guān)屬性值之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則,而且通過(guò)合并和泛化,可以形成新的有價(jià)值的特征。

    1 關(guān)聯(lián)規(guī)則

    1.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則定義

    關(guān)聯(lián)規(guī)則是Agrawl等人于1993年提出的,關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)展至今已經(jīng)成為數(shù)據(jù)挖掘中的一個(gè)重要研究?jī)?nèi)容。

    設(shè)I={i1,i2……im}是一個(gè)項(xiàng)目合集,相關(guān)事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)M={t1,t2 ……tn},其中每個(gè)事務(wù)tj表示M的第j個(gè)事務(wù),是由I中的若干項(xiàng)目構(gòu)成的集合,即tj?哿I。事務(wù)tj包含X,是指對(duì)于I的子集X,有X?哿tj。關(guān)聯(lián)規(guī)則的主要表現(xiàn)形式為“X→Y”,其中X?哿I,Y?哿I,并且X∩Y=?覫。X稱為關(guān)聯(lián)規(guī)則的前項(xiàng),Y稱為關(guān)聯(lián)規(guī)則的后項(xiàng)。

    1.2 描述關(guān)聯(lián)規(guī)則屬性的兩個(gè)參數(shù)

    1.2.1 支持度(Support)

    1.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘步驟

    關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘有兩個(gè)步驟。

    1.3.1 發(fā)現(xiàn)頻繁項(xiàng)集

    通過(guò)給定的最小支持度(Smin),找到所有滿足“支持度≥Smin”的項(xiàng)目集,滿足條件的項(xiàng)集稱為頻繁項(xiàng)集。

    1.3.2 生成關(guān)聯(lián)規(guī)則

    通過(guò)給定的最?。–min),如果對(duì)每個(gè)頻繁項(xiàng)集進(jìn)行置信度的計(jì)算,然后對(duì)比Cmin,計(jì)算量將耗費(fèi)大量的時(shí)間,所有利用定理,頻繁項(xiàng)集的子集也一定是頻繁項(xiàng)集,就可以對(duì)每個(gè)最大頻繁項(xiàng)集進(jìn)行置信度的計(jì)算,大大減少了計(jì)算量。

    對(duì)于第二個(gè)問(wèn)題實(shí)現(xiàn)相對(duì)容易,所以,所有優(yōu)化算法都是集中在第一個(gè)問(wèn)題的研究上,它是關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的核心問(wèn)題。

    2 Apriori算法的應(yīng)用與改進(jìn)

    2.1 Apriori算法

    Apriori算法是一種尋找頻繁項(xiàng)集的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法,通過(guò)多次掃面數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)發(fā)現(xiàn)頻繁項(xiàng)集。算法第一步采用逐層迭代的方法找出所有頻繁項(xiàng)目集,要求頻繁項(xiàng)集的支持度大于等于設(shè)定的最小支持度;第二步從頻繁項(xiàng)集中構(gòu)造置信度不小于設(shè)定的最低閾值。

    2.2 算法步驟

    步驟如下:

    (1)設(shè)定最小支持度s和最小置信度c。

    (2)Apriori算法使用候選項(xiàng)集。首先產(chǎn)生出候選的項(xiàng)的集合。即候選項(xiàng)集。若候選項(xiàng)集的支持度大于或等于最小支持度,則該候選項(xiàng)集為頻繁項(xiàng)集。

    (3)在Apriori算法的過(guò)程中,首先從數(shù)據(jù)庫(kù)讀入所有的事務(wù),每個(gè)項(xiàng)都被看作候選1_項(xiàng)集,得出各項(xiàng)的支持度,再使用頻繁1_項(xiàng)集合集來(lái)產(chǎn)生候選2_項(xiàng)集集合,因?yàn)橄闰?yàn)原理保證所有非頻繁的1_項(xiàng)集的超集都是非頻繁的。

    (4)再掃描數(shù)據(jù)庫(kù),得出候選2_項(xiàng)集集合,再找出頻繁2_項(xiàng)集,并利用這些頻繁2_項(xiàng)集集合來(lái)產(chǎn)生候選3_項(xiàng)集。

    (5)重復(fù)掃描數(shù)據(jù)庫(kù),與最小支持度比較,產(chǎn)生更高層次的頻繁項(xiàng)集,再?gòu)脑摷侠锂a(chǎn)生下一級(jí)候選項(xiàng)集,直到不再產(chǎn)生新的候選項(xiàng)集為止。

    2.3 基于分片的算法改進(jìn)

    首先,把D中的事務(wù)劃分成n個(gè)非重疊的分片,如果D中事務(wù)的最小相對(duì)支持度閾值為min_sup,則每個(gè)分片的最小支持度計(jì)數(shù)為min_supX該分片的事務(wù)數(shù)。對(duì)于每個(gè)分片,掃描數(shù)據(jù)庫(kù),找出所有的局部頻繁項(xiàng)集[3]。局部頻集可能是也可能不是整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)D的頻集。然而,D的任何頻集必須作為局部頻集至少出現(xiàn)在一個(gè)分片中,證明如下:

    證明:反證法。假設(shè)頻集在D的任何一個(gè)分片都不頻繁。令F為任意一個(gè)頻集,D為事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)集合,C為D中的事務(wù)總數(shù),A為D中包含F(xiàn)的事務(wù)總數(shù),min_sup為最小支持度。因?yàn)镕是一個(gè)頻集,所以A=CXmin_sup。將D分成n個(gè)不重疊的分片:d1,d2,d3,…,dn,令C1,C2,C3,…,Cn為分片d1,d2,d3,…,dn各自對(duì)應(yīng)的事務(wù)數(shù),則C=C1+C2+C3+…+Cn。令a1,a2,a3,…,an為分片d1,d2,d3,…,dn中包含F(xiàn)的事務(wù)數(shù),則A=a1+a2+a3+…+an。因此A=a1+a2+a3+…+an=(C1+C2+C3+…+Cn)Xmin_sup。因?yàn)榍懊嬉呀?jīng)假設(shè)F在D中任意一個(gè)分片d1,d2,d3,…,dn中都不頻繁,則a1

    因此,所有局部頻集都是D的候選項(xiàng)集,來(lái)自所有分片的局部頻集作為D的全局候選項(xiàng)集。然后,第二次掃描數(shù)據(jù)庫(kù)D,評(píng)估每個(gè)候選的實(shí)際支持度,以確定全局頻繁項(xiàng)集。它的優(yōu)化算法步驟為:(1)把數(shù)據(jù)庫(kù)劃分成一些模塊大小相當(dāng)?shù)膲K,記為N塊;(2)在每一塊內(nèi)產(chǎn)生一組自己的頻繁項(xiàng)目集;記為L(zhǎng)i;(3)最后合并這些項(xiàng)目集生成一個(gè)全局候選的頻繁項(xiàng)目集;(4)在數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi),計(jì)算候選項(xiàng)頻繁目集的支持度,得到確定的最終頻繁項(xiàng)目集。

    基于分片的Apriori算法在網(wǎng)絡(luò)審計(jì)這種類型的事務(wù)庫(kù)的挖掘中有著明顯的優(yōu)勢(shì),審計(jì)事務(wù)庫(kù)的特點(diǎn)就是數(shù)據(jù)具有特有的類型,每個(gè)類型有著特定的特征值,利于分片挖掘,數(shù)據(jù)分布較為分散,數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性不高,采用基于分片的Apriori算法顯著提高了挖掘效率,提高算法的可用性。

    3 結(jié)束語(yǔ)

    在實(shí)際的應(yīng)用中,針對(duì)不同特點(diǎn)的TCP網(wǎng)絡(luò),有著適合的改進(jìn)策略,這些策略不用做到面面俱到,只要具有一定的針對(duì)性就可以。網(wǎng)絡(luò)擁塞的改進(jìn)是十分靈活的,方法也很非常多,其原因正是因?yàn)椴煌W(wǎng)絡(luò)中傳輸?shù)臄?shù)據(jù)特點(diǎn)不同,從而選擇合適的改進(jìn)策略是關(guān)鍵。

    【參考文獻(xiàn)】

    [1]Jiawei Han,Micheline Kamber.數(shù)據(jù)挖掘概念與技術(shù)[M].2版.范明,孟小鋒,譯.北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2010.

    [2]王麗珍,周麗華,陳紅梅,等.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘原理及應(yīng)用[M].北京:科學(xué)出版社,2005.

    [3]王榮福,余麗娜,等.基于劃分技術(shù)對(duì)Apriori算法的改進(jìn)[J].科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào),2008(12).

    [責(zé)任編輯:湯靜]

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