人工免疫行为轮廓取证分析方法

杨珺; 曹阳; 马秦生; 王敏

doi:10.3969/j.issn.1001-0548.2010.06.022

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人工免疫行为轮廓取证分析方法

杨珺, 曹阳, 马秦生, 王敏

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杨珺, 曹阳, 马秦生, 王敏. 人工免疫行为轮廓取证分析方法[J]. 电子科技大学学报, 2010, 39(6): 911-914,919. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.06.022

引用本文:

杨珺, 曹阳, 马秦生, 王敏. 人工免疫行为轮廓取证分析方法[J]. 电子科技大学学报, 2010, 39(6): 911-914,919. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.06.022

YANG Jun, CAO Yang, MA Qin-sheng, WANG Min. Forensic Analysis Method of Behavior Profiling on Artificial Immunity[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2010, 39(6): 911-914,919. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.06.022

Citation:

YANG Jun, CAO Yang, MA Qin-sheng, WANG Min. Forensic Analysis Method of Behavior Profiling on Artificial Immunity[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2010, 39(6): 911-914,919. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.06.022

人工免疫行为轮廓取证分析方法

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.06.022

杨珺¹,
曹阳^1,2,
马秦生¹,
王敏³

1.
武汉大学电子信息学院武汉 430079;
2.
武汉大学软件工程国家重点实验室武汉 430072;
3.
通信指挥学院二系武汉 430010

基金项目:

高等学校博士学科点专项科研基金(20040486049);国家高技术研究发展计划(2002AA1Z1490)

详细信息

作者简介:
杨珺(1973-)，女，博士生，主要从事信息安全和软件工程方面的研究

中图分类号: TP309

Forensic Analysis Method of Behavior Profiling on Artificial Immunity

1.
School of Electronic Information,Wuhan University Wuhan 430079;
2.
State Key Laboratory of Software Engineering,Wuhan University Wuhan 430072;
3.
Second Department,Commanding Communications Academy Wuhan 430010

摘要: 针对当前数据挖掘取证分析方法存在的取证分析效率低的问题，提出了采用免疫克隆算法来构建频繁长模式行为轮廓的取证分析方法。该方法以行为数据和频繁项集的候选模式分别作为抗原和抗体，以抗原对抗体的支持度作为亲和度函数，以关键属性作为约束条件，以最小支持度作为筛选条件，通过对抗体进行免疫克隆操作来构建基于频繁长模式的行为轮廓；采用审计数据遍历行为轮廓匹配对比的分析方法来检测异常数据。实验结果表明，与基于Apriori-CGA算法的取证分析方法相比，该方法的行为轮廓建立时间和异常数据检测时间均大幅降低。该方法有助于提高取证分析的效率以及确立重点调查取证的范围。
- 人工免疫 /
- 行为轮廓 /
- 计算机取证 /
- 计算机安全 /
- 数据挖掘 /
- 电子犯罪对策 /
- 信息分析 /
- 模式匹配
Abstract: To improve the efficiency of the forensic analysis method on data mining, this paper proposes a new method for the forensic analysis of the behavior profiling on the longest frequent pattern which is constructed by immune clonal algorithm. Taking the behavior data and the candidate pattern of the frequent item sets as the antigen and the antibody respectively, the support of the antigen to the antibody as the function of affinity, the key attribute as the constraint condition, and the minimal support as the screening condition, the behavior profiling on the longest frequent pattern is built with the help of the immune clonal operation to antibody. The abnormal data are detected by the matching method that the audit data pass through the list items of the behavior profiling. The proposed method and the method on Apriori-CGA are applied in the same problem. The comparison results indicate that the setting up time of behavior profiling and the test time of abnormal data are dramaticly reduced. Therefore, the proposed method has a good ability in the efficiency of forensic analysis and electronic crime investigation.
- artificial immunity /
- behavior profiling /
- computer forensics /
- computer security /
- data mining /
- electronic crime countermeasures /
- information analysis /
- pattern matching

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人工免疫行为轮廓取证分析方法

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.06.022

1. 武汉大学电子信息学院武汉 430079;

2. 武汉大学软件工程国家重点实验室武汉 430072;

3. 通信指挥学院二系武汉 430010

基金项目:

高等学校博士学科点专项科研基金(20040486049);国家高技术研究发展计划(2002AA1Z1490)

作者简介:
杨珺(1973-)，女，博士生，主要从事信息安全和软件工程方面的研究

收稿日期: 2009-06-03
修回日期: 2009-10-14
刊出日期: 2010-12-15

中图分类号: TP309

关键词:

摘要: 针对当前数据挖掘取证分析方法存在的取证分析效率低的问题，提出了采用免疫克隆算法来构建频繁长模式行为轮廓的取证分析方法。该方法以行为数据和频繁项集的候选模式分别作为抗原和抗体，以抗原对抗体的支持度作为亲和度函数，以关键属性作为约束条件，以最小支持度作为筛选条件，通过对抗体进行免疫克隆操作来构建基于频繁长模式的行为轮廓；采用审计数据遍历行为轮廓匹配对比的分析方法来检测异常数据。实验结果表明，与基于Apriori-CGA算法的取证分析方法相比，该方法的行为轮廓建立时间和异常数据检测时间均大幅降低。该方法有助于提高取证分析的效率以及确立重点调查取证的范围。

English Abstract

Forensic Analysis Method of Behavior Profiling on Artificial Immunity

1. School of Electronic Information,Wuhan University Wuhan 430079;

2. State Key Laboratory of Software Engineering,Wuhan University Wuhan 430072;

3. Second Department,Commanding Communications Academy Wuhan 430010

Received Date: 2009-06-03
Rev Recd Date: 2009-10-14
Publish Date: 2010-12-15

Keywords:

Abstract: To improve the efficiency of the forensic analysis method on data mining, this paper proposes a new method for the forensic analysis of the behavior profiling on the longest frequent pattern which is constructed by immune clonal algorithm. Taking the behavior data and the candidate pattern of the frequent item sets as the antigen and the antibody respectively, the support of the antigen to the antibody as the function of affinity, the key attribute as the constraint condition, and the minimal support as the screening condition, the behavior profiling on the longest frequent pattern is built with the help of the immune clonal operation to antibody. The abnormal data are detected by the matching method that the audit data pass through the list items of the behavior profiling. The proposed method and the method on Apriori-CGA are applied in the same problem. The comparison results indicate that the setting up time of behavior profiling and the test time of abnormal data are dramaticly reduced. Therefore, the proposed method has a good ability in the efficiency of forensic analysis and electronic crime investigation.

杨珺, 曹阳, 马秦生, 王敏. 人工免疫行为轮廓取证分析方法[J]. 电子科技大学学报, 2010, 39(6): 911-914,919. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.06.022

引用本文:

杨珺, 曹阳, 马秦生, 王敏. 人工免疫行为轮廓取证分析方法[J]. 电子科技大学学报, 2010, 39(6): 911-914,919. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.06.022

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doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.06.022

作者简介:
杨珺(1973-)，女，博士生，主要从事信息安全和软件工程方面的研究

Forensic Analysis Method of Behavior Profiling on Artificial Immunity

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人工免疫行为轮廓取证分析方法

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1. 武汉大学电子信息学院武汉 430079;

2. 武汉大学软件工程国家重点实验室武汉 430072;

3. 通信指挥学院二系武汉 430010

作者简介:
杨珺(1973-)，女，博士生，主要从事信息安全和软件工程方面的研究

English Abstract

Forensic Analysis Method of Behavior Profiling on Artificial Immunity

1. School of Electronic Information,Wuhan University Wuhan 430079;

2. State Key Laboratory of Software Engineering,Wuhan University Wuhan 430072;

3. Second Department,Commanding Communications Academy Wuhan 430010

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doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.06.022

作者简介: 杨珺(1973-)，女，博士生，主要从事信息安全和软件工程方面的研究

Forensic Analysis Method of Behavior Profiling on Artificial Immunity

计量

出版历程

人工免疫行为轮廓取证分析方法

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.06.022

1. 武汉大学电子信息学院 武汉 430079; 2. 武汉大学软件工程国家重点实验室 武汉 430072; 3. 通信指挥学院二系 武汉 430010

作者简介: 杨珺(1973-)，女，博士生，主要从事信息安全和软件工程方面的研究

English Abstract

Forensic Analysis Method of Behavior Profiling on Artificial Immunity

1. School of Electronic Information,Wuhan University Wuhan 430079; 2. State Key Laboratory of Software Engineering,Wuhan University Wuhan 430072; 3. Second Department,Commanding Communications Academy Wuhan 430010

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杨珺(1973-)，女，博士生，主要从事信息安全和软件工程方面的研究

1. 武汉大学电子信息学院武汉 430079;

2. 武汉大学软件工程国家重点实验室武汉 430072;

3. 通信指挥学院二系武汉 430010

作者简介:
杨珺(1973-)，女，博士生，主要从事信息安全和软件工程方面的研究

1. School of Electronic Information,Wuhan University Wuhan 430079;

2. State Key Laboratory of Software Engineering,Wuhan University Wuhan 430072;

3. Second Department,Commanding Communications Academy Wuhan 430010