【摘 要】
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计算机网络入侵通常具有高频度特性，因此，识别是否正常访问，对数据流中重复元素的挖掘，给出频度指标，是一种重要的依据。提出一种基于数据流频繁模式的改进型AFP算法，该算法采用滑
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计算机网络入侵通常具有高频度特性，因此，识别是否正常访问，对数据流中重复元素的挖掘，给出频度指标，是一种重要的依据。提出一种基于数据流频繁模式的改进型AFP算法，该算法采用滑动窗口树技术，单遍扫描数据流及时捕获网络上的最新模式信息，并将该算法应用在入侵检测模型中正常数据和异常数据的在线挖掘。解决了有限存储和无限数据流的矛盾。实验结果表明，该模型有较高的报警率和较低的误报率。
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