基于大數據聚類的網絡入侵檢測技術研究
2020-12-21 12:10:28鄭美容
通化師范學院學報
2020年12期
鄭美容
在復雜多變的網絡環(huán)境中，網絡安全是保證網絡正常運行的關鍵，對網絡入侵進行檢測，是保證網絡安全的關鍵技術［1］.目前，網絡基礎設施和網絡帶寬逐漸優(yōu)化，數據傳輸質量也得以優(yōu)化.通過對網絡大數據進行挖掘聚類，能夠篩選網絡數據中的異常數據，對其進行歸類并劃分，能夠有效檢測網絡入侵數據，保證網絡安全.
隨著網絡應用的普及，網絡數據數量變得更加龐大，數據結構越發(fā)復雜.雖然目前聚類分析技術應用的領域非常廣泛，但隨著大數據時代的到來［2-3］，傳統聚類分析算法對于小規(guī)模網絡數據集具有較高執(zhí)行效率和良好聚類結果，但處理大規(guī)模高維網絡數據集時［4］，傳統聚類分析就會出現數據聚類效率低下、數據檢測準確率降低等缺點［5-6］，應用于網絡入侵檢測中，難以有效分辨網絡數據運行狀態(tài)，監(jiān)測異常數據，導致網絡入侵檢測難以實現.
因此，本研究提出基于大數據聚類的網絡入侵檢測方法.利用網絡數據預處理對其實現歸一化、標準化；結合模糊C 均值聚類算法建立最大隸屬原則，檢測網絡異常數據樣本點，完成網絡入侵檢測.為驗證所提方法的有效性，設計一次仿真實驗.實驗結果顯示所提方法的檢測精度更高，且能夠高效實現多種類入侵并行檢測，實驗驗證了將所提方法應用于大數據環(huán)境下的網絡安全檢測，對提高網絡系統的安全性具有重要的意義.
1 基于大數據的網絡數據預處理……
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