一种改进型APRIORI算法的事件关联分析方法技术

本发明专利技术涉及一种改进型APRIORI算法的事件关联分析方法，包括以下步骤：对原始事件数据进行一次遍历，删除非频繁项集，将删除的非频繁项集的事件数据库转换为布尔型数据，并以二进制形式存储在内存数据库中；将存储的二进制数据均匀的分割成n个互补相交的局部数据块；对局部频繁项集进行并行计算；对局部频繁项集进行合并计算；通过对原始数据进行树形拆分，并采用并行计算的方式对局部数据集进行计算，减少了存储空间的需求以及I/O操作频率，明显提高了数据处理速度。提高了数据处理速度。提高了数据处理速度。

【技术实现步骤摘要】
一种改进型APRIORI算法的事件关联分析方法


[0001]本专利技术涉及网络安全
，具体涉及一种改进型APRIORI算法的事件关联分析方法。

技术介绍

[0002]随着计算机网络及信息技术的发展，计算机网络已经深入到我们生活的方方面面，人们对计算机网络的依赖不断加强，网络安全的性能日益受到人们的关注，网络安全事件也频有发生，对社会影响也越来越大。与此同时，针对计算机网络的攻击也变得越来越普遍，网络和信息安全问题已经成为国家、企业、个人特别关注的问题。
[0003]在企业网络建设过程中，随着网络规模扩大，网络用户数量攀升，各种关键技术应用正在普及，如何通过网络内节点中离散发生的事件进行关联性分析，及时准确的对各种违规行为做出警告、对未知事件进行有效预测，成为了网络安全研究的重中之重。
[0004]当前阶段，针对频繁项集的数据挖掘算法大部分是集中在经典算法的改进方面，Apriori算法在所有关联规则里具有一定代表性。但是Apriori算法在挖掘过程中需要多次扫描数据库，并且每次都必须进行连接和剪枝操作，数据库扫描太多频繁，并本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种改进型APRIORI算法的事件关联分析方法，其特征在于，包括以下步骤：1)对原始事件数据进行一次遍历，删除非频繁项集，将删除的非频繁项集的事件数据库转换为布尔型数据，并以二进制形式存储在内存数据库中；将存储的二进制数据均匀的分割成n个互补相交的局部数据块；然后运行算法1：扫描数据库DB，生成频繁项集L1，删除数据库DB中非频繁项集的条目，将DB
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【专利技术属性】
技术研发人员：刘智辉，宋玉建，
申请(专利权)人：山东华软金盾软件股份有限公司，
类型：发明
国别省市：