基于采樣數(shù)據(jù)流挖掘的網(wǎng)絡(luò)行為分析研究.pdf

1、隨著高速網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展和普及，網(wǎng)絡(luò)的使用范圍逐漸深入基層，結(jié)構(gòu)日趨復(fù)雜，網(wǎng)絡(luò)中的安全威脅也變的多種多樣。網(wǎng)絡(luò)行為分析可以監(jiān)測到網(wǎng)絡(luò)外部的攻擊和網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的異常，成為入侵檢測后檢測網(wǎng)絡(luò)異常的新手段。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)異常分析技術(shù)已無法滿足在數(shù)據(jù)量巨大的網(wǎng)上進行高速、實時、全方位分析的要求，而采樣技術(shù)和數(shù)據(jù)流挖掘能夠適應(yīng)這種挑戰(zhàn)。
　　 本文深入研究了數(shù)據(jù)流挖掘方法，同時將其用于網(wǎng)絡(luò)異常行為分析，力圖建立一種高效的網(wǎng)絡(luò)行為分析框架。首先分析了

2、數(shù)據(jù)采樣技術(shù)的有效性，對數(shù)據(jù)流挖掘技術(shù)進行研究和分析，說明基于采樣數(shù)據(jù)流挖掘的方法以單遍掃描、有限內(nèi)存的優(yōu)點在高速、連續(xù)、有序、變化的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下有獨特的優(yōu)勢。隨后，提出基于數(shù)據(jù)流的網(wǎng)絡(luò)行為分析模型及其總體設(shè)計和系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，并描述其數(shù)據(jù)準(zhǔn)備模塊、網(wǎng)絡(luò)行為規(guī)則挖掘及管理模塊的設(shè)計方案和功能組成。改進了數(shù)據(jù)流聚類算法，使用基于密度的兩階段聚類并加入時間衰減機制，更有效反映數(shù)據(jù)流的變化。
　　 將本文的網(wǎng)絡(luò)行為分析方案和算法應(yīng)用于高校校園