基于用戶行為的宏觀網絡預警及響應系統(tǒng)設計與實現(xiàn).pdf

1、計算機網絡高速發(fā)展和全方位滲透，推動了整個社會的信息化進程。然而隨著互聯(lián)網絡的迅猛發(fā)展，網絡安全方面的問題越來越突出，利用計算機網絡的各種犯罪活動越來越多，造成了巨大的財產損失。因此，及時了解網絡用戶的當前行為并預測用戶行為成為保障網絡服務安全所急需解決的問題。 為了對用戶行為進行分析，結合網絡本身的特征，本文提出了基于NetFlow信息的用戶行為特征，它們定量描述了用戶網絡行為的特征，并通過綜合計算最終取得網絡總體用戶行為模式

2、。在得到用戶行為模式后，我們就可以通過分析當前用戶行為，對用戶下一步行為進行預測。 本文主要工作包括以下幾個方面：(1)提出了一個基于K—均值的聚類挖掘算法；(2)設計并實現(xiàn)了用戶行為帶權有向圖：(3)一個宏觀網絡預警及應急響應系統(tǒng)。 針對用戶行為分析，本文采取了數(shù)據(jù)挖掘的方法，具體為聚類挖掘同關聯(lián)挖掘相結合的方法。面對大量NetFlow統(tǒng)計數(shù)據(jù)，聚類挖掘算法可將相似的數(shù)據(jù)最大限度的歸為一類，為分析用戶行為提供可靠依據(jù)。

3、在分析傳統(tǒng)K—均值聚類算法的基礎上，針對其不足提出了相應的改進。 針對用戶行為預測，本文采取建立用戶行為有向圖的方法，建立用戶行為間的相互關系，通過查找最大可能后繼行為預測用戶行為。 接下來，本文分析了宏觀網絡預警及應急響應系統(tǒng)的設計工作，其中包括總體結構設計，數(shù)據(jù)庫設計及界面設計，并著重描述了用戶行為分析子系統(tǒng)的實現(xiàn)。該子系統(tǒng)主要包括構建用戶行為序列和構建用戶行為模式兩大模塊。構建用戶行為序列主要負責分析當前用戶行為，