基于流數(shù)據(jù)聚類的網(wǎng)絡(luò)行為分析研究.pdf

1、全球信息化建設(shè)的高速發(fā)展,各種網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用更加深入地進(jìn)入到人們生活及商業(yè)活動(dòng)等各個(gè)領(lǐng)域。隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的普及,各種問題也隨之而來:網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量低,網(wǎng)絡(luò)攻擊事件多發(fā)。如何提高網(wǎng)絡(luò)的使用效率,有效地保護(hù)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的安全是一個(gè)急需解決的重要問題。網(wǎng)絡(luò)行為分析(NBA)已經(jīng)成為一種重要的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)手段,能夠有效地識(shí)別網(wǎng)絡(luò)流量中未知的網(wǎng)絡(luò)攻擊行為以及網(wǎng)絡(luò)用戶的越權(quán)操作,傳統(tǒng)的安全產(chǎn)品往往對(duì)零日攻擊或是來自網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的惡意行為無能為力,網(wǎng)絡(luò)行為分析就

2、是解決這一問題的很好的方案。流數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)特別適合具有連續(xù)到達(dá)、潛在無限特點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)流量,將流數(shù)據(jù)聚類技術(shù)引入網(wǎng)絡(luò)行為分析可以提高系統(tǒng)的準(zhǔn)確性與工作性能。
　　 本文首先對(duì)流數(shù)據(jù)挖掘算法進(jìn)行了闡述和分析,概述了各種挖掘算法的概念及研究成果。針對(duì)已有的流數(shù)據(jù)聚類算法對(duì)高維流數(shù)據(jù)聚類效果不好或是不具有處理混合屬性數(shù)據(jù)能力的情況,改進(jìn)了經(jīng)典的流數(shù)據(jù)聚類算法CluStream,給出了一種流數(shù)據(jù)聚類算法GTMS,它采用基于信息增益和幾何相鄰

3、的方法計(jì)算混合類型數(shù)據(jù)的相似度,使用網(wǎng)格及最小生成樹技術(shù),提高算法處理數(shù)據(jù)的速度。該算法對(duì)混合類型屬性的流數(shù)據(jù)有較好的聚類純度和執(zhí)行速度。
　　 論文對(duì)網(wǎng)絡(luò)行為分析研究現(xiàn)狀進(jìn)行了闡述,介紹了其技術(shù)特點(diǎn),分析了網(wǎng)絡(luò)行為分析與現(xiàn)有的安全技術(shù)的互補(bǔ)性。對(duì)系統(tǒng)的功能要求和性能需求進(jìn)行總結(jié)分析,在此基礎(chǔ)上,給出了一個(gè)適用于局域網(wǎng)環(huán)境的基于流數(shù)據(jù)聚類的網(wǎng)絡(luò)行為分析系統(tǒng)模型設(shè)計(jì)方案,基于濫用檢測和異常檢測相結(jié)合的方法,使系統(tǒng)具有快速識(shí)別已知攻