基于Ontology的数据挖掘在计算机动态取证中的应用  

Data Mining Based on Ontology in the Dynamic Forensics

作　　者：贾保先[1] 周海臣 

机构地区：[1]聊城大学计算机学院,山东聊城252059 [2]山东聊城烟草有限公司,山东聊城252000

出　　处：《聊城大学学报（自然科学版）》2011年第2期92-95,共4页Journal of Liaocheng University:Natural Science Edition

基　　金：山东省软科学研究计划项目立项(2009RKB125);聊城大学科研基金项目(X09001)

摘　　要：动态取证势必会产生大量的杂乱无章数据.如何对大量繁杂的数据进行有效的分析,成为动态取证的关键问题.提出了基于本体的数据挖掘模型,利用此模型实现了高精度的语义挖掘,根据挖掘结果提供了预警防范服务,利用关联规则具体说明了基于本体的数据挖掘的过程,并用贝叶斯网络模型简单计算了实例本体间的关联程度,实现了关联挖掘.应用实例表明基于Ontology的数据挖掘提高了对攻击源定位追踪的准确性和实时性.Dynamic forensics will inevitably produce large amounts of disorganized data. The data have many drawbacks such as non-uniform format. The paper proposed the high-precision data mining model based on ontology. According to the excavation results, the model can provide earlywarning services. The paper specified the process of data mining based on ontology using association rules and used Bayesian network model to calculate the correlation degrees between ontologies and realize the asso- ciation mining. The efficiency and accuracy of spam filtering are improved.

关 键 词：计算机犯罪 计算机取证 主动取证 蜜罐 本体 入侵检测 数据挖掘 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]