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內(nèi)網(wǎng)惡意內(nèi)部活動(dòng)的證據(jù)通常隱藏在大型數(shù)據(jù)流中，例如數(shù)月或年累積的系統(tǒng)日志，然而數(shù)據(jù)流往往是無(wú)界的、不斷變化的和未標(biāo)記的。因此，為實(shí)現(xiàn)高度準(zhǔn)確的異常檢測(cè)，提出集成流挖掘和圖挖掘的內(nèi)網(wǎng)異常檢測(cè)方法，在發(fā)揮圖挖掘的無(wú)監(jiān)督優(yōu)勢(shì)的冋時(shí)，融入了流挖掘的良好自適應(yīng)能力。采用集成的方法，通過(guò)集成分類和更新，當(dāng)出現(xiàn)概念漂移時(shí)，保證集成適應(yīng)當(dāng)前概念，使之可以檢測(cè)到內(nèi)網(wǎng)惡意行為。實(shí)驗(yàn)證明基于集成的方法比傳統(tǒng)的單模型方法更有效，可以有效識(shí)別隨時(shí)間改變其行為來(lái)隱藏惡意活動(dòng)的內(nèi)網(wǎng)異常，在面對(duì)隱藏在大量數(shù)據(jù)流中的內(nèi)網(wǎng)異常且無(wú)標(biāo)記的數(shù)據(jù)時(shí)，所提出的基于流挖掘和圖挖掘的集成方法是十分有意義的。
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