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基于序列模式挖掘算法的入侵检测研究的中期报告 1.研究目的 本研究旨在基于序列模式挖掘算法,开展对网络入侵数据集的挖掘分析,构建网络入侵检测模型,并对模型进行优化。 2.研究方法 2.1数据预处理 本研究所使用的数据集为KDDCup1999数据集,该数据集是目前公认的网络入侵检测领域研究的标准数据集。在数据预处理阶段,我们需要对原始数据进行清洗和处理,包括数据去重、数据标准化、数据筛选等。 2.2序列模式挖掘算法 本研究采用序列模式挖掘算法对网络入侵数据集进行挖掘分析。序列模式挖掘算法是一种基于序列数据的挖掘方法,可以从原始数据中挖掘出具有一定规律和特征的序列模式,从而发现数据的潜在规律和关联性。 2.3模型构建与优化 在序列模式挖掘算法的基础上,本研究构建了一种基于序列模式挖掘的网络入侵检测模型。为了提高模型的预测精度和鲁棒性,本研究还对模型进行了优化,包括参数调整、特征提取等。 3.初步成果 本研究已完成数据预处理和序列模式挖掘算法的基础研究,并初步构建了网络入侵检测模型。在模型的实验评估中,我们对比了不同模型的预测精度和泛化能力,在一定程度上验证了模型的有效性和可靠性。 4.研究进展和展望 本研究将进一步完善模型设计和算法优化,并结合现有的网络入侵检测技术,将所得的结果与其进行对比分析,以验证模型的有效性和实用性。同时,我们还将探索更加先进和高效的序列模式挖掘算法,为网络入侵检测领域的技术发展做出贡献。