【摘 要】
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针对传统异常权限配置挖掘算法在NetLinX开放网络下存在挖掘精度较差、挖掘效率低的问题,通过数据净化、会话与用户识别和路径补充过程对权限配置数据进行预处理,并对异常权
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金(LH2019H054),黑龙江省博士后科研启动基金(LBH-Q18115),黑龙江省高等学校教改工程项目(JG2018010452)
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针对传统异常权限配置挖掘算法在NetLinX开放网络下存在挖掘精度较差、挖掘效率低的问题,通过数据净化、会话与用户识别和路径补充过程对权限配置数据进行预处理,并对异常权限进行规则匹配,采用异常数据集定义对数据进行综合数据算法挖掘处理。在算法的起始阶段,应用OPTICS方法对原始集合中的密集数据进行聚类,并将松散数据集转换为异常种簇,持续分析处理直至完成挖掘。发现NetLinX开放网络下挖掘算法的挖掘精确度最高可达到95%,挖掘效率可达到90%;基于谱聚类的挖掘算法的挖掘精确度最高仅为87%,挖掘效率最高仅
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