7、数据挖掘中的漏洞攻击图生成与频繁模式挖掘算法

数据挖掘中的漏洞攻击图生成与频繁模式挖掘算法

在数据挖掘领域，漏洞攻击图生成和频繁模式挖掘是两个重要的研究方向。下面将详细介绍基于脚本的漏洞攻击图生成方法以及一种高效的动态数据库频繁模式挖掘算法。

基于脚本的漏洞攻击图生成方法

在信息安全领域，了解系统可能面临的攻击路径至关重要。基于脚本的漏洞攻击图生成方法就是为了实现这一目标而提出的。

1. TF - IDF 算法原理

TF - IDF（词频 - 逆文档频率）算法是该方法的核心。它通过计算关键词在文本中的重要性，来衡量漏洞描述与攻击脚本关键词之间的相关性。
- 逆文档频率（IDF）计算 ：
[
IDF(t) = \log\frac{|d| + 1}{|d_t|}
]
其中，(|d|) 是文本集合中的文本数量，(|d_t|) 是包含术语 (t) 的文本数量。
- TF - IDF 权重计算 ：
[
W = TF(d, t) \times IDF(t)
]
其中，(TF(d, t)) 是术语 (t) 在文本 (d) 中的词频。
- 相关性程度计算 ：文本 (d) 与术语集合 (Q) 之间的相关性程度定义为：
[
r(d, t) = \sum_{t \in Q} W
]

2. 实验设置

实验基于 CVE 漏洞数据库，包含 53967 个漏洞实例。攻击脚本由信息安全专家提供，描述了入侵系统的攻击路径。从攻击脚本中提取每个