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1定性概念提升

利用云變換得到的僅是相關(guān)的原子概念，因未能關(guān)注原子云模型間存在的相應(yīng)關(guān)系，由此也導(dǎo)致了兩個(gè)云之間易發(fā)生一些真空地帶，或模型間的距離過近，所以需要對(duì)原子概念采取概念提升，以便能獲得較粗粒度的概念，以避免所提取的定性概念無法可靠地對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的描述。文中選擇距離最近的兩個(gè)正態(tài)云概念，然后將其合并成更高層次的正態(tài)云概念，最終達(dá)到概念個(gè)數(shù)能滿足指定個(gè)數(shù)的目的。研究中為了產(chǎn)生不合理的合并，引入了距離閾值，從而生成了一種新定性概念提升算法，即MAQC算法，具體情況如下所示:輸入。用CLOUDS來表示云變換生成的原子概念集合，利用σ來表示距離閾值。

2實(shí)驗(yàn)分析

2.1概念提取安全事件的獲取可為系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)支撐，也是確保物聯(lián)網(wǎng)安全屬性概念提取的基本前提。為了對(duì)上述提取方法的有效性進(jìn)行驗(yàn)證，本文進(jìn)行了相關(guān)實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)選擇DARPA的入侵檢測(cè)數(shù)據(jù)集來實(shí)施試驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，對(duì)于安全事件及日志信息的采集方面，綜合運(yùn)用了多種方法，如文件方式、Syslog及SNMPTrap等。此外，還綜合應(yīng)用了系統(tǒng)運(yùn)行日志及數(shù)據(jù)庫(kù)等，在Matlab程序設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)方面則選擇了數(shù)據(jù)的概念劃分算法。在概念提取方面選擇了屬性CPU利用率作為案例，其中涵蓋了系統(tǒng)運(yùn)行48過程中產(chǎn)生的2880條數(shù)據(jù)。圖1為CPU利用率頻率分布情況，從圖中可看出，大多數(shù)時(shí)間系統(tǒng)的CPU利用率相對(duì)較低，但當(dāng)CPU利用率達(dá)到60%以上時(shí)，隨著CPU利用率的逐漸升高，數(shù)據(jù)分布也表現(xiàn)出了越來越稀疏的狀態(tài)，數(shù)據(jù)分布情況和系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行情況之間保持一致。借助EAQC算法對(duì)系統(tǒng)中CPU利用率情況采取概念提取的方式進(jìn)行評(píng)估，為盡可能簡(jiǎn)化計(jì)算，研究中假定梯形云的左右半云熵及超熵相同，借助云變換算法所得到的對(duì)應(yīng)數(shù)字特征情況如表1所示。

2.2概念合并根據(jù)MAQC算法，對(duì)上述9個(gè)不確定性概念實(shí)施了合并，假設(shè)σ=2.5，則再通過兩次合并后，就可獲得5個(gè)不確定性概念，而這幾個(gè)概念所對(duì)應(yīng)數(shù)字特征的具體情況如表2所示。可以看出，在最終得到的5個(gè)定性概念能夠相對(duì)準(zhǔn)確地表現(xiàn)出CPU利用率的具體分布情況。同時(shí)，這些合并后的概念云中涵蓋了原子概念云的取值區(qū)間，即使在進(jìn)行概念提升后的云模型概念集合無法完全客觀表現(xiàn)出原始數(shù)據(jù)的具體分布情況，但這些合并后的云模型概念集合相對(duì)更符合人的思維，因此可被接受并加以有效應(yīng)用。其中屬性值借助逆向云發(fā)生器的作用，就能有效判斷其對(duì)概念的隸屬度，只需根據(jù)極大判別法便可得到屬性值所屬的概念，在此基礎(chǔ)上完成對(duì)物聯(lián)網(wǎng)安全要素?cái)?shù)值型數(shù)據(jù)的有效軟化分。

3結(jié)束語

對(duì)現(xiàn)有的概念劃分及提升方法進(jìn)行了的研究，考慮到梯形云對(duì)定性概念的表示實(shí)際上更具一般性和可利用性，故文中將梯形云引入到了物聯(lián)網(wǎng)安全屬性的概念劃分及概念提升中，利用云變換達(dá)到了數(shù)量型屬性概化的目的，并在此基礎(chǔ)上對(duì)概念合并方法做出了有效改進(jìn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，利用此種概念合并方法可客觀、準(zhǔn)確地反映出原子概念云的分布情況。

作者：楊戰(zhàn)武劉鵬單位：運(yùn)城學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系山西省運(yùn)城市氣象局網(wǎng)絡(luò)信息中心