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搜索资源 - intrusion detection data sets
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关联规则挖掘的研究工作主要包括:Apriori算法的扩展、数量关联规则挖掘、关联规则增量式更新、无须生成候选项目集的关联规则挖掘、最大频繁项目集挖掘、约束性关联规则挖掘以及并行及分布关联规则挖掘算法等,其中快速挖掘与更新频繁项目集是关联规则挖掘研究的重点,也是多种数据挖掘应用中的技术关键,已用于分类规则挖掘和网络入侵检测等方面的研究。研究者还对数据挖掘的理论进行了有益的探索,将概念格和粗糙集应用于关联规则挖掘中,获得了显著的效果。到目前为止,关联规则的挖掘已经取得了令人瞩目的成绩,包括:单机环境
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网络入侵检测系统的源代码 检测网络入侵的存在 数据来源是收集到的dump数据集-Network Intrusion Detection System Network Intrusion Detection of the source code of the existence of the data collected from the dump data sets
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使用K-Means算法对KDD Cup 1999数据集进行聚类分析,建立简单的入侵检测模型;利用入侵检测模型对测试数据进行预测-K-Means algorithm using KDD Cup 1999 data sets cluster analysis, create a simple intrusion detection model use of intrusion detection model to predict the test data
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