崔恒志 王紀(jì)軍 徐明生

關(guān)鍵詞： 移動(dòng)作業(yè); 安全檢測(cè); 決策樹(shù); 數(shù)據(jù)分類; TF?IDF; 檢測(cè)率

中圖分類號(hào)： TN915.08?34 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號(hào)： 1004?373X（2019）03?0090?03

Abstract： The traditional security detection method can not effectively deal with the malicious intrusion problem of the mobile network. Therefore， a security detection algorithm based on ID3 decision tree algorithm is proposed. According to the operation model analysis of the mobile operating system， the corresponding safety detection model is designed. The weights of the sensitive words of abnormal content are calculated and sorted by means of TF?IDF， and the ID3 decision tree algorithm is used to classify the parsed data. The experimental results show that the proposed security detection algorithm is effective， and has higher detection rate than Naive Bayes algorithm.

Keywords： mobile operation; security detection; decision tree; data classification; TF?IDF; detection rate

0 ?引 ?言

作為企業(yè)日常生產(chǎn)管理的重要內(nèi)容，現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)調(diào)度需要花費(fèi)較多的人力和時(shí)間，尤其是人工操作完成的作業(yè)調(diào)度更是經(jīng)常發(fā)生錯(cuò)誤，因此通過(guò)計(jì)算機(jī)輔助自動(dòng)完成作業(yè)調(diào)度成為現(xiàn)在的主流，可以有效減少成本、提高生產(chǎn)效率。但是，隨著企業(yè)規(guī)模的日益擴(kuò)大和移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)化的程度越來(lái)越高，移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)承載的業(yè)務(wù)也不斷增加，其安全問(wèn)題也日益嚴(yán)峻[1?3]。不正當(dāng)?shù)氖袌?chǎng)競(jìng)爭(zhēng)導(dǎo)致黑客惡意攻擊企業(yè)移動(dòng)作業(yè)系統(tǒng)的現(xiàn)象出現(xiàn)，從而達(dá)到破壞企業(yè)正常生產(chǎn)的目的。

如何在保障移動(dòng)作業(yè)系統(tǒng)正常運(yùn)行的前提下，更好地實(shí)現(xiàn)入侵安全檢測(cè)和防護(hù)成為目前迫切需要解決的問(wèn)題。現(xiàn)階段主要利用移動(dòng)設(shè)備數(shù)據(jù)審計(jì)或者惡意程序檢測(cè)來(lái)確保移動(dòng)終端系統(tǒng)的安全。但是，上述安全防護(hù)手段均存在較大局限性[4]。例如，利用移動(dòng)設(shè)備數(shù)據(jù)審計(jì)的安全檢測(cè)通常局限于設(shè)備的IOS系統(tǒng)和品牌;惡意程序檢測(cè)也常常局限于固定類型的病系列，且必須實(shí)時(shí)更新病毒庫(kù)。

數(shù)據(jù)挖掘常用的算法包括ID3，Apriori，CN2等。隨著數(shù)據(jù)挖掘的廣泛應(yīng)用，目前也出現(xiàn)了一些基于數(shù)據(jù)挖掘的檢測(cè)技術(shù)方法，如文獻(xiàn)[5]針對(duì)在云計(jì)算中DDoS攻擊的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)出基于云計(jì)算的DDoS攻擊入侵檢測(cè)模型，將Apriori算法與K?means聚類算法相結(jié)合應(yīng)用到入侵檢測(cè)模型中。文獻(xiàn)[6]對(duì)樸素貝葉斯算法進(jìn)行改進(jìn)，以此構(gòu)建入侵檢測(cè)數(shù)據(jù)挖掘模型，并運(yùn)用該模型做入侵檢測(cè)，達(dá)到了80%以上的平均檢測(cè)準(zhǔn)確率。但以上檢測(cè)方法均存在平臺(tái)兼容問(wèn)題，且算法實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度較高，運(yùn)行計(jì)算開(kāi)銷較大。

因此，本文提出一種基于ID3決策樹(shù)算法的安全檢測(cè)算法。上述不同數(shù)據(jù)挖掘安全入侵檢測(cè)算法，ID3決策樹(shù)算法具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、分類速度快且使用范圍廣等優(yōu)點(diǎn)，所以本文選擇其實(shí)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)的分類。根據(jù)移動(dòng)作業(yè)系統(tǒng)運(yùn)行模型分析，設(shè)計(jì)了相應(yīng)的安全檢測(cè)模型。通過(guò)TF?IDF對(duì)異常內(nèi)容的敏感詞進(jìn)行權(quán)值計(jì)算和排序，并采用ID3決策樹(shù)算法對(duì)解析后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了提出的安全檢測(cè)算法的有效性。

4 ?結(jié) ?論

本文提出一種基于ID3決策樹(shù)算法的安全檢測(cè)算法。不同于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘安全入侵檢測(cè)算法，ID3決策樹(shù)算法具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、分類速度快且使用范圍廣等優(yōu)點(diǎn)。通過(guò)TF?IDF對(duì)異常內(nèi)容的敏感詞進(jìn)行權(quán)值計(jì)算和排序，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比于加權(quán)樸素貝葉斯算法，提出算法具有較高的檢測(cè)率和更低的誤報(bào)率，檢測(cè)率達(dá)到0.931，誤報(bào)率為0.053。

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