免疫克隆算法在行为轮廓取证分析中的应用

"本文提出了一种利用人工免疫系统中的免疫克隆算法来改进数据挖掘在取证分析中的应用，特别是针对行为轮廓的构建和异常检测。这种方法有效地解决了传统取证分析效率低下的问题，通过将行为数据和频繁项集的候选模式分别对应于抗原和抗体，利用支持度作为亲和度评估标准，并结合关键属性和最小支持度进行模式筛选。通过免疫克隆操作，生成基于频繁长模式的行为轮廓，然后通过审计数据遍历这些轮廓进行匹配对比，以发现可能的异常数据。实验证明，与基于Apriori-CGA算法的取证方法相比，该方法在行为轮廓构建和异常检测的时间上显著减少，提高了取证分析的效率和定位重点调查范围的能力。" 该文章属于自然科学领域，具体研究集中在计算机取证和数据挖掘技术的创新应用。人工免疫系统是生物免疫系统概念在计算科学中的模拟，它在这里被用来优化行为分析的过程。行为轮廓是一种描述用户或系统行为的模型，常用于识别异常行为，如潜在的欺诈或非法活动。在计算机取证中，快速准确地构建这些轮廓对于检测和预防电子犯罪至关重要。 文章的核心贡献在于引入了免疫克隆算法，它能有效地处理大量数据并生成高效的行为轮廓。与传统的Apriori-CGA算法相比，免疫克隆算法在处理大数据集时具有更高的效率，减少了计算复杂性和时间开销。这不仅加快了取证分析的速度，还增强了对异常行为的检测能力，对于网络安全和犯罪侦查具有重要意义。 关键词包括人工免疫、行为轮廓、计算机取证、计算机安全、数据挖掘、电子犯罪对策、信息分析和模式匹配。这些关键词揭示了研究涉及的关键领域和技术，展示了该方法在多学科交叉中的应用价值。 通过中图分类号TP309和文献标识码A，我们可以了解到这是计算机科学技术领域的学术论文，其研究结果对提升计算机系统的安全性和法律执行的效率有实际应用价值。此外，doi:10.3969/j.issn.1001-0548.2010.06.022提供了文章的数字对象标识符，便于读者检索和引用原始文献。