【摘 要】
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基于网络数据包内容分析其表现出的网络行为而设计的网络异常行为分析系统,虽然可以通过提取网络数据包的内容特征和本地已知的异常特征库进行行为匹配,但是匹配的结果完全取
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基于网络数据包内容分析其表现出的网络行为而设计的网络异常行为分析系统,虽然可以通过提取网络数据包的内容特征和本地已知的异常特征库进行行为匹配,但是匹配的结果完全取决于异常特征库的容量,匹配能力受到限制,因此为了解决这个问题,本文采用自动识别技术对网路行为进行研究。网络异常行为自动识别系统是运用信息安全技术,网络通信技术的综合识别系统。本文研究内容如下:本文是基于网络数据包内容而设计的网络异常行为自动识别系统,该系统通过对网络数据包进行捕获和特征提取,首先经过行为匹配分析网络数据包表现的行为,再利用本文提出的一种改进的K均值算法以及使用SVM分类方法,分析出新的未知异常行为,并将该行为及时地更新到异常特征库中。最终,通过综合测试,其实验结果充分验证了本文提出的算法的准确性。网络异常行为自动识别系统对200条异常数据进行识别,识别率可以达到95%以上,提高了匹配能力;改进的K均值算法对UCI数据进行理论测试,实验结果证明该方法在分类上聚类时间更短,准确性更高。
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