大型差异数据库中高伪装入侵数据挖掘方法

针对传统入侵数据挖掘方法存在的挖掘精准性差、挖掘效率低的问题,提出一种大型差异数据库中高伪装入侵数据挖掘方法。采用粒子群分辨树算法检测大型差异数据库的入侵情况;为了避免特征提取维数偏高,对数据进行离散化处理,计算数据聚类间距距离,获取隐形文本数据特征并对数据特征压缩;根据数据筛选算法流程对数据进行处理,结合Apriori算法检查数据库中各项矩阵,排除掉与实际关系不相符的数据,进而形成拓扑结构并对其概化处理,实现高伪装入侵数据挖掘。通过实验对比结果可知,该方法挖掘效率最高可达到97%,且挖掘结果与实际值相差较小,为数据库安全使用提供保障。