Fast computation of concept lattices using data mining techniques

We present a new algorithm called TITANIC for computing concept lattices. It is based on data mining techniques for computing frequent itemsets. The algorithm is experimentally evaluated and compared with B. Ganter's Next-Closure algorithm.

Adaptive Real-time Anomaly-based Intrusion Detection using Data Mining and Machine Learning Techniques

Die zunehmende Vernetzung der Informations- und Kommunikationssysteme führt zu einer weiteren Erhöhung der Komplexität und damit auch zu einer weiteren Zunahme von Sicherheitslücken. Klassische Schutzmechanismen wie Firewall-Systeme und Anti-Malware-Lösungen bieten schon lange keinen Schutz mehr vor Eindringversuchen in IT-Infrastrukturen. Als ein sehr wirkungsvolles Instrument zum Schutz gegenüber Cyber-Attacken haben sich hierbei die Intrusion Detection Systeme (IDS) etabliert. Solche Systeme sammeln und analysieren Informationen von Netzwerkkomponenten und Rechnern, um ungewöhnliches Verhalten und Sicherheitsverletzungen automatisiert festzustellen. Während signatur-basierte Ansätze nur bereits bekannte Angriffsmuster detektieren können, sind anomalie-basierte IDS auch in der Lage, neue bisher unbekannte Angriffe (Zero-Day-Attacks) frühzeitig zu erkennen. Das Kernproblem von Intrusion Detection Systeme besteht jedoch in der optimalen Verarbeitung der gewaltigen Netzdaten und der Entwicklung eines in Echtzeit arbeitenden adaptiven Erkennungsmodells. Um diese Herausforderungen lösen zu können, stellt diese Dissertation ein Framework bereit, das aus zwei Hauptteilen besteht. Der erste Teil, OptiFilter genannt, verwendet ein dynamisches "Queuing Concept", um die zahlreich anfallenden Netzdaten weiter zu verarbeiten, baut fortlaufend Netzverbindungen auf, und exportiert strukturierte Input-Daten für das IDS. Den zweiten Teil stellt ein adaptiver Klassifikator dar, der ein Klassifikator-Modell basierend auf "Enhanced Growing Hierarchical Self Organizing Map" (EGHSOM), ein Modell für Netzwerk Normalzustand (NNB) und ein "Update Model" umfasst. In dem OptiFilter werden Tcpdump und SNMP traps benutzt, um die Netzwerkpakete und Hostereignisse fortlaufend zu aggregieren. Diese aggregierten Netzwerkpackete und Hostereignisse werden weiter analysiert und in Verbindungsvektoren umgewandelt. Zur Verbesserung der Erkennungsrate des adaptiven Klassifikators wird das künstliche neuronale Netz GHSOM intensiv untersucht und wesentlich weiterentwickelt. In dieser Dissertation werden unterschiedliche Ansätze vorgeschlagen und diskutiert. So wird eine classification-confidence margin threshold definiert, um die unbekannten bösartigen Verbindungen aufzudecken, die Stabilität der Wachstumstopologie durch neuartige Ansätze für die Initialisierung der Gewichtvektoren und durch die Stärkung der Winner Neuronen erhöht, und ein selbst-adaptives Verfahren eingeführt, um das Modell ständig aktualisieren zu können. Darüber hinaus besteht die Hauptaufgabe des NNB-Modells in der weiteren Untersuchung der erkannten unbekannten Verbindungen von der EGHSOM und der Überprüfung, ob sie normal sind. Jedoch, ändern sich die Netzverkehrsdaten wegen des Concept drif Phänomens ständig, was in Echtzeit zur Erzeugung nicht stationärer Netzdaten führt. Dieses Phänomen wird von dem Update-Modell besser kontrolliert. Das EGHSOM-Modell kann die neuen Anomalien effektiv erkennen und das NNB-Model passt die Änderungen in Netzdaten optimal an. Bei den experimentellen Untersuchungen hat das Framework erfolgversprechende Ergebnisse gezeigt. Im ersten Experiment wurde das Framework in Offline-Betriebsmodus evaluiert. Der OptiFilter wurde mit offline-, synthetischen- und realistischen Daten ausgewertet. Der adaptive Klassifikator wurde mit dem 10-Fold Cross Validation Verfahren evaluiert, um dessen Genauigkeit abzuschätzen. Im zweiten Experiment wurde das Framework auf einer 1 bis 10 GB Netzwerkstrecke installiert und im Online-Betriebsmodus in Echtzeit ausgewertet. Der OptiFilter hat erfolgreich die gewaltige Menge von Netzdaten in die strukturierten Verbindungsvektoren umgewandelt und der adaptive Klassifikator hat sie präzise klassifiziert. Die Vergleichsstudie zwischen dem entwickelten Framework und anderen bekannten IDS-Ansätzen zeigt, dass der vorgeschlagene IDSFramework alle anderen Ansätze übertrifft. Dies lässt sich auf folgende Kernpunkte zurückführen: Bearbeitung der gesammelten Netzdaten, Erreichung der besten Performanz (wie die Gesamtgenauigkeit), Detektieren unbekannter Verbindungen und Entwicklung des in Echtzeit arbeitenden Erkennungsmodells von Eindringversuchen.

Efficient data mining based on formal concept analysis

Formal Concept Analysis is an unsupervised learning technique for conceptual clustering. We introduce the notion of iceberg concept lattices and show their use in Knowledge Discovery in Databases (KDD). Iceberg lattices are designed for analyzing very large databases. In particular they serve as a condensed representation of frequent patterns as known from association rule mining. In order to show the interplay between Formal Concept Analysis and association rule mining, we discuss the algorithm TITANIC. We show that iceberg concept lattices are a starting point for computing condensed sets of association rules without loss of information, and are a visualization method for the resulting rules.

Evolving Classifiers - Evolutionary Algorithms in Data Mining

Data mining means to summarize information from large amounts of raw data. It is one of the key technologies in many areas of economy, science, administration and the internet. In this report we introduce an approach for utilizing evolutionary algorithms to breed fuzzy classifier systems. This approach was exercised as part of a structured procedure by the students Achler, Göb and Voigtmann as contribution to the 2006 Data-Mining-Cup contest, yielding encouragingly positive results.

Conceptual knowledge discovery and data analysis

In this paper, we discuss Conceptual Knowledge Discovery in Databases (CKDD) in its connection with Data Analysis. Our approach is based on Formal Concept Analysis, a mathematical theory which has been developed and proven useful during the last 20 years. Formal Concept Analysis has led to a theory of conceptual information systems which has been applied by using the management system TOSCANA in a wide range of domains. In this paper, we use such an application in database marketing to demonstrate how methods and procedures of CKDD can be applied in Data Analysis. In particular, we show the interplay and integration of data mining and data analysis techniques based on Formal Concept Analysis. The main concern of this paper is to explain how the transition from data to knowledge can be supported by a TOSCANA system. To clarify the transition steps we discuss their correspondence to the five levels of knowledge representation established by R. Brachman and to the steps of empirically grounded theory building proposed by A. Strauss and J. Corbin.

Mining minimal non-redundant association rules using frequent closed itemsets

The problem of the relevance and the usefulness of extracted association rules is of primary importance because, in the majority of cases, real-life databases lead to several thousands association rules with high confidence and among which are many redundancies. Using the closure of the Galois connection, we define two new bases for association rules which union is a generating set for all valid association rules with support and confidence. These bases are characterized using frequent closed itemsets and their generators; they consist of the non-redundant exact and approximate association rules having minimal antecedents and maximal consequences, i.e. the most relevant association rules. Algorithms for extracting these bases are presented and results of experiments carried out on real-life databases show that the proposed bases are useful, and that their generation is not time consuming.

Towards semantic web mining

Semantic Web Mining aims at combining the two fast-developing research areas Semantic Web and Web Mining. The idea is to improve, on the one hand, the results of Web Mining by exploiting the new semantic structures in the Web; and to make use of Web Mining, on overview of where the two areas meet today, and sketches ways of how a closer integration could be profitable.

Semantic web mining and the representation, analysis, and evolution of web space

Semantic Web Mining aims at combining the two fast-developing research areas Semantic Web and Web Mining. This survey analyzes the convergence of trends from both areas: Growing numbers of researchers work on improving the results of Web Mining by exploiting semantic structures in the Web, and they use Web Mining techniques for building the Semantic Web. Last but not least, these techniques can be used for mining the Semantic Web itself. The second aim of this paper is to use these concepts to circumscribe what Web space is, what it represents and how it can be represented and analyzed. This is used to sketch the role that Semantic Web Mining and the software agents and human agents involved in it can play in the evolution of Web space.

Semantic web mining

Semantic Web Mining aims at combining the two fast-developing research areas Semantic Web and Web Mining. This survey analyzes the convergence of trends from both areas: an increasing number of researchers is working on improving the results of Web Mining by exploiting semantic structures in the Web, and they make use of Web Mining techniques for building the Semantic Web. Last but not least, these techniques can be used for mining the Semantic Web itself. The Semantic Web is the second-generation WWW, enriched by machine-processable information which supports the user in his tasks. Given the enormous size even of today’s Web, it is impossible to manually enrich all of these resources. Therefore, automated schemes for learning the relevant information are increasingly being used. Web Mining aims at discovering insights about the meaning of Web resources and their usage. Given the primarily syntactical nature of the data being mined, the discovery of meaning is impossible based on these data only. Therefore, formalizations of the semantics of Web sites and navigation behavior are becoming more and more common. Furthermore, mining the Semantic Web itself is another upcoming application. We argue that the two areas Web Mining and Semantic Web need each other to fulfill their goals, but that the full potential of this convergence is not yet realized. This paper gives an overview of where the two areas meet today, and sketches ways of how a closer integration could be profitable.

Efficient mining of association rules based on formal concept analysis

Association rules are a popular knowledge discovery technique for warehouse basket analysis. They indicate which items of the warehouse are frequently bought together. The problem of association rule mining has first been stated in 1993. Five years later, several research groups discovered that this problem has a strong connection to Formal Concept Analysis (FCA). In this survey, we will first introduce some basic ideas of this connection along a specific algorithm, TITANIC, and show how FCA helps in reducing the number of resulting rules without loss of information, before giving a general overview over the history and state of the art of applying FCA for association rule mining.

Relatedness in Evidence Networks

Einhergehend mit der Entwicklung und zunehmenden Verfügbarkeit des Internets hat sich die Art der Informationsbereitstellung und der Informationsbeschaffung deutlich geändert. Die einstmalige Trennung zwischen Publizist und Konsument wird durch kollaborative Anwendungen des sogenannten Web 2.0 aufgehoben, wo jeder Teilnehmer gleichsam Informationen bereitstellen und konsumieren kann. Zudem können Einträge anderer Teilnehmer erweitert, kommentiert oder diskutiert werden. Mit dem Social Web treten schließlich die sozialen Beziehungen und Interaktionen der Teilnehmer in den Vordergrund. Dank mobiler Endgeräte können zu jeder Zeit und an nahezu jedem Ort Nachrichten verschickt und gelesen werden, neue Bekannschaften gemacht oder der aktuelle Status dem virtuellen Freundeskreis mitgeteilt werden. Mit jeder Aktivität innerhalb einer solchen Applikation setzt sich ein Teilnehmer in Beziehung zu Datenobjekten und/oder anderen Teilnehmern. Dies kann explizit geschehen, indem z.B. ein Artikel geschrieben wird und per E-Mail an Freunde verschickt wird. Beziehungen zwischen Datenobjekten und Nutzern fallen aber auch implizit an, wenn z.B. die Profilseite eines anderen Teilnehmers aufgerufen wird oder wenn verschiedene Teilnehmer einen Artikel ähnlich bewerten. Im Rahmen dieser Arbeit wird ein formaler Ansatz zur Analyse und Nutzbarmachung von Beziehungsstrukturen entwickelt, welcher auf solchen expliziten und impliziten Datenspuren aufbaut. In einem ersten Teil widmet sich diese Arbeit der Analyse von Beziehungen zwischen Nutzern in Applikationen des Social Web unter Anwendung von Methoden der sozialen Netzwerkanalyse. Innerhalb einer typischen sozialen Webanwendung haben Nutzer verschiedene Möglichkeiten zu interagieren. Aus jedem Interaktionsmuster werden Beziehungsstrukturen zwischen Nutzern abgeleitet. Der Vorteil der impliziten Nutzer-Interaktionen besteht darin, dass diese häufig vorkommen und quasi nebenbei im Betrieb des Systems abfallen. Jedoch ist anzunehmen, dass eine explizit angegebene Freundschaftsbeziehung eine stärkere Aussagekraft hat, als entsprechende implizite Interaktionen. Ein erster Schwerpunkt dieser Arbeit ist entsprechend der Vergleich verschiedener Beziehungsstrukturen innerhalb einer sozialen Webanwendung. Der zweite Teil dieser Arbeit widmet sich der Analyse eines der weit verbreitetsten Profil-Attributen von Nutzern in sozialen Webanwendungen, dem Vornamen. Hierbei finden die im ersten Teil vorgestellten Verfahren und Analysen Anwendung, d.h. es werden Beziehungsnetzwerke für Namen aus Daten von sozialen Webanwendungen gewonnen und mit Methoden der sozialen Netzwerkanalyse untersucht. Mithilfe externer Beschreibungen von Vornamen werden semantische Ähnlichkeiten zwischen Namen bestimmt und mit jeweiligen strukturellen Ähnlichkeiten in den verschiedenen Beziehungsnetzwerken verglichen. Die Bestimmung von ähnlichen Namen entspricht in einer praktischen Anwendung der Suche von werdenden Eltern nach einem passenden Vornamen. Die Ergebnisse zu der Analyse von Namensbeziehungen sind die Grundlage für die Implementierung der Namenssuchmaschine Nameling, welche im Rahmen dieser Arbeit entwickelt wurde. Mehr als 35.000 Nutzer griffen innerhalb der ersten sechs Monate nach Inbetriebnahme auf Nameling zu. Die hierbei anfallenden Nutzungsdaten wiederum geben Aufschluss über individuelle Vornamenspräferenzen der Anwender. Im Rahmen dieser Arbeit werden diese Nutzungsdaten vorgestellt und zur Bestimmung sowie Bewertung von personalisierten Vornamensempfehlungen verwendet. Abschließend werden Ansätze zur Diversifizierung von personalisierten Vornamensempfehlungen vorgestellt, welche statische Beziehungsnetzwerke für Namen mit den individuellen Nutzungsdaten verknüpft.