0 引 言
    從Apriori算法執(zhí)行過(guò)程可以了解到Apriori算法的缺點(diǎn)：一方面，在每一次產(chǎn)生候選項(xiàng)集時(shí)循環(huán)產(chǎn)生的組合過(guò)多，沒(méi)有具體考慮不符合閾值的組合；另一方面，對(duì)每個(gè)項(xiàng)集計(jì)算支持度時(shí)要對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)掃描一遍，對(duì)于分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包這樣大型的數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)增加I／O開(kāi)銷(xiāo)。這種開(kāi)銷(xiāo)是隨著數(shù)據(jù)庫(kù)的記錄的增加呈幾何級(jí)數(shù)的增長(zhǎng)?，F(xiàn)階段人們開(kāi)始探索一種能減少系統(tǒng)I／O開(kāi)銷(xiāo)的更為快捷的算法，相繼提出了許多改進(jìn)的算法。主要有Park等人提出的基于哈希技術(shù)的DHP算法，Savasere等人提出的基于劃分技術(shù)的Partition算法，Toivonen提出的抽樣算法，Sampling、Zaki等人提出的基于等價(jià)類(lèi)和圖論的MaxCique系列算法，S．Agarwal等人提出的采用有序樹(shù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的TreeP-rojection算法以及Orlando等人提出的Apriori增強(qiáng)版的DCP算法等。而對(duì)于挖掘數(shù)據(jù)包是網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包時(shí)，數(shù)據(jù)源的特征屬性較多而且數(shù)據(jù)包的記錄數(shù)較大，這就需要必須選擇合理的算法才能發(fā)現(xiàn)能描述用戶(hù)特征的規(guī)則。

1 引用作用度的Apriori_lift算法
1．1 作用度
    作用度是采用相關(guān)分析描述規(guī)則內(nèi)在價(jià)值的度量，它描述的是項(xiàng)集X對(duì)Y的影響力的大小。作用度越高表示X的出現(xiàn)對(duì)Y出現(xiàn)的可能性影響越大，作用度度量的是X與Y之間蘊(yùn)涵的實(shí)際強(qiáng)度。
    作用度表示為：

   
1．2 Aprior=>lift算法的描述
    第一步：大項(xiàng)集的生成；
    第二步：采用作用度找出強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。
    使用第一步找到的所有頻繁項(xiàng)集產(chǎn)生期望的規(guī)則。為了獲取強(qiáng)有效關(guān)聯(lián)規(guī)則，在使用信任度的基礎(chǔ)上增加作用度計(jì)算來(lái)度量規(guī)則的有效性。具體描述過(guò)程如下：
    (1)對(duì)于每個(gè)頻繁K(K≥2)項(xiàng)集L，產(chǎn)生L的所有非空子集S；
    (2)對(duì)于項(xiàng)集L的每個(gè)非空子集S，規(guī)則：
    如果lift[S=>(L-S)]>1，則規(guī)則“S=>(L-S)”是強(qiáng)有效關(guān)聯(lián)規(guī)則，輸出。

2 算法性能比較
    在局域網(wǎng)環(huán)境中(如圖1所示)捕獲網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包2 000個(gè)，分別采用Apriori，Apriori_lift算法挖掘，其挖掘過(guò)程及結(jié)果如下：

    表3是實(shí)驗(yàn)采用的兩個(gè)數(shù)據(jù)集Tcppro，Udppro。

    表4是二種算法在不同支持度(Supp)信任度(Conf)下的挖掘結(jié)果統(tǒng)計(jì)。

    由表4可知，在相同的作用度與支持度的情況下，Apriori，Apriori_lift算法挖掘得到的規(guī)則逐漸遞減；在不同的作用度與支持度情況下，參數(shù)值越低挖掘出的規(guī)則越多，這主要體現(xiàn)在A(yíng)priori算法的挖掘上，而對(duì)于A(yíng)priori_lift算法當(dāng)參數(shù)值達(dá)到一定閾值時(shí)，改變參數(shù)值對(duì)其挖掘結(jié)果影響不大，改善了挖掘規(guī)則遺漏的情況。
    由表4可以看出，Apriori算法和Apriori_lift算法的運(yùn)行時(shí)間隨挖掘規(guī)則變化的比較情況。Apriori算法隨著挖掘結(jié)果中規(guī)則數(shù)的增長(zhǎng)，時(shí)間上有數(shù)量級(jí)的提高，而Apriori_lift隨著時(shí)間的增長(zhǎng)，其挖掘出的規(guī)則數(shù)量增幅不大。而Apriori_lift存在額外的作用度比較的開(kāi)銷(xiāo)，在高支持度時(shí)，由于要處理的頻繁項(xiàng)目及模式數(shù)目都較少，此時(shí)從挖掘結(jié)果上看Apriori_lift表現(xiàn)了比Apriori更好的性能。

3 挖掘結(jié)果分析
    以Apriori_lift算法挖掘數(shù)據(jù)集udppro為例，挖掘過(guò)程如下：
    過(guò)程一：挖掘數(shù)據(jù)源的生成。
    Udppro數(shù)據(jù)集經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理后生成了挖掘數(shù)據(jù)源Udpsource．txt，共計(jì)7 585條描述網(wǎng)絡(luò)連接的記錄，其記錄格式如下：

    pro：UDP sip：192．168．0．1
    sport：67 dip：255．255．255．255 dport：68 lenth：315ttl：128
    過(guò)程二：算法挖掘
    (1)find association rules with the apriori algorithm    (2)reading f：＼mining＼udpsource．txt…[163 item(s)，7585 transaction(s)]done[0．13s]．
    (3)sorting and recoding items…[21 item(s)]done[0．01s]．
    (4)creating transaction tree…done[0．04s]．
    (5)checking subsets of size 1 2 3 4 5 done[0．00s]．
    (6)writing f：＼mining＼apriori．txt…[540 rule(s)]done[0．37s]．
    過(guò)程三：挖掘結(jié)果分析
    挖掘出540條規(guī)則，經(jīng)過(guò)規(guī)則合并以及多屬性并存的原則過(guò)濾之后篩選出17條規(guī)則如下：
    Apriori_lift挖掘結(jié)果

    (1)lenth：58 sport：137 dip：202．198．178．255 ttl：128 dport：137 pro：UDP
    (2)sip：192．168．0．22 dport：161 ttl：128pro：UDP dip：202．198．181．65
    (3)dport：138 sport：138 dip：202．198．178．255 ttl：128 pro：UDP
    (4)dip：202．198．181．65 ttl：127 sip：202．198．178．131 dport：161 pro：UDP
    (5)sport：4126 sip：192．168．0．22 dip：202．198．181．65dport：161 ttl：128
    (6)sport：2039 ttl：127 sip：202．198．178．131 dip：202．198．181．65 dport：161 ttl：127
    (7)lenth：58 sport：137 dip：202．198．178．255 dport：137
    (8)sip：192．168．0．22 dip：202．198．181．65 dport：161ttl：128
    (9)sport：138 dip：202．198．178．255 dport：138 ttl：128 pro：UDP
    (10)sip：202．198．178．131 sport：4126 dip：202．198．181．65ttl：127 dport：161 pro：UDP
    (11)sip：202．198．178．131 sport：2039 dip：202．198．181．65dport：161 ttl：127 pro:UDP
    (12)sport：137 dip：202．198．178．255 dport：137 lenth：58ttl：128
    (13)sip：192．168．0．22 dip：202．198．181．65 dport：161 ttl：128 pro：UDP
    (14)sport：138 dip：202．198．178．255 dport：138 lenth：58ttl：128 
    (15)sip：202．198．178．131 dip：202．198．181．65 dport；161ttl：127 pro：UDP
    (16)sport：4126 sip：192．168．0．22 dip：202．198．181．65dport：161 ttl：128 pro：UDP
    (17)sip：202．198．1 78．65 sport：2039 dip：202．198．178．131dport：161 ttl：127 pro：UDP
    對(duì)于以上挖掘結(jié)果歸類(lèi)如下：
    規(guī)則歸類(lèi)：
    類(lèi)一：規(guī)則1，3，7，9，12，14。
    類(lèi)別特征：dip：202．198．178．255 sport：137／138dport：137／138(sport=dport)
    pro：udp ttl：127／128 lenth：58
    類(lèi)二：規(guī)則4，6，10，11，15，17。
    類(lèi)別特征：sip／dip：202．198．178．131 sport：2300／4126 dip／sip：202．198．181．65
    dport：161 ttl：128／127 pro：udp
    類(lèi)三：規(guī)則2，5，8，13，16。
    類(lèi)別特征：sip／dip：192．168．0．22 sport：4126 dip／sip：202．198．181．65 dport：161
    ttl：128／127 pro：udp
    根據(jù)圖1網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)環(huán)境可知202．198．178．131是IP192．168．0．22的網(wǎng)關(guān)，故規(guī)則類(lèi)二與類(lèi)三可以合并為一類(lèi)規(guī)則。
    過(guò)程四：挖掘結(jié)果說(shuō)明
    規(guī)則類(lèi)一說(shuō)明：137，138是UDP端口，當(dāng)通過(guò)網(wǎng)上鄰居傳輸文件時(shí)用這兩個(gè)端口，137端口是NetBIOS名稱(chēng)UDP。138端口是NetBIOS數(shù)據(jù)報(bào)UDP
    規(guī)則類(lèi)二說(shuō)明：子網(wǎng)主機(jī)192．168．0．22通過(guò)網(wǎng)關(guān)202．198．178．131與外部網(wǎng)主機(jī)202．198．181．65進(jìn)行SNMP通信。

4 結(jié) 語(yǔ)
    對(duì)基于支持度一信任度挖掘的關(guān)聯(lián)規(guī)則有效性進(jìn)行了分析，指出在挖掘過(guò)程中僅考慮支持度和信任度的不足．產(chǎn)生的關(guān)聯(lián)規(guī)則不一定是有效有趣的，甚至可能是欺騙性的，具有誤導(dǎo)作用。因此引入相關(guān)性分析來(lái)衡量規(guī)則，大大增強(qiáng)了規(guī)則的有效性。