【摘 要】
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针对复杂的网络攻击行为,以网站安全日志数据作为研究基础,构建一套基于黑客群体画像的预警模型。根据安全日志数据提取黑客的行为特征构建黑客画像;使用K-Medoide算法对黑客
【机 构】
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武汉科技大学计算机科学与技术学院,武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61502359),智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室开放课题基金项目(2016znss04A)。
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针对复杂的网络攻击行为,以网站安全日志数据作为研究基础,构建一套基于黑客群体画像的预警模型。根据安全日志数据提取黑客的行为特征构建黑客画像;使用K-Medoide算法对黑客画像进行聚类,构建黑客群体画像,同时分析每个簇的主要特征,根据攻击手段给出相应的预防措施;设计一套基于黑客群体画像的预警模型。实验结果表明,簇数为8时聚类效果最佳,聚类模型响应准确率达到98.3%以上,验证了预警模型的可行性。
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