一种面向工作流安全审计的扩展模型挖掘算法及应用

工作流系统特有的内在领域知识和逻辑性使得简单应用现有的安全审计技术将会造成这些信息的丢失,从而降低安全监测的准确性和效率。另外,现有的工作流模型挖掘技术能较好地获取流程任务间的关系模型,有助于安全审计分析,但大多缺乏分析数据流与任务流的内在联系。因此,对工作流模型挖掘α算法引入了数据流的分析,使其在安全审计中有效地进行异常检测和入侵检测,从而提高了审计分析的准确性和有效性。

基于关系矩阵的工作流日志重复任务识别算法

针对传统工作流模型挖掘算法不考虑模型中重复任务的存在,导致挖掘出的模型精确度不高的问题,提出一种基于关系矩阵的重复任务识别方法。通过分析工作流执行日志得到所有事件的前驱后继关系,根据不同的模型结构进行事件重命名,再基于同类别重复事件之间的相似度对重复事件进行聚类得到最优识别结果。实验表明,该方法能正确有效地识别工作流日志中的重复任务,减少模型中的不可见任务,最终提高工作流模型挖掘方法的精确度和可理解性。