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关联规则挖掘的改进算法在入侵检测中的应用的中期报告
一、选题背景
随着计算机网络技术和互联网技术的快速发展，网络空间安全问题日益引起人们的关注。入侵检测作为网络安全中的重要一环，旨在发现和阻止非法用户对计算机系统进行的攻击和入侵行为，从而保证网络系统的稳定和可靠。而关联规则挖掘是一种常用的数据挖掘技术，可以通过分析不同数据之间的关联性来发现系统中的异常行为和攻击。因此，将关联规则挖掘应用于入侵检测领域，可以帮助检测系统更加准确地发现潜在的安全威胁。
目前，关联规则挖掘技术在入侵检测中的应用存在一些问题，例如：
1.数据特征重要性不明确。当前入侵检测领域使用的特征向量通常包括多种属性，但各属性之间的权重和重要性不明确，会导致挖掘出来的关联规则不精准。
2.模型适应性不强。传统的关联规则挖掘方法只能分析固定的数据集，并不能适应动态变化的入侵行为和攻击特征。
为了解决以上问题，本研究旨在探索一种基于改进的关联规则挖掘算法在入侵检测中的应用方法。
二、研究内容及计划
1.研究数据挖掘中的关联规则挖掘算法及其在入侵检测中的应用。
2.分析传统关联规则挖掘算法存在的问题，并提出改进算法。
3.根据数据集特征，建立入侵检测模型，并应用改进的关联规则挖掘算法进行关联规则挖掘和分析。
4.对比改进算法和传统算法的实验结果，评估算法的效果和精度。
预计在接下来的一个月内完成以上计划。