| 基于機器學(xué)習(xí)和規(guī)則的網(wǎng)絡(luò)異常流量檢測研究 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：2193 K | |
| 標(biāo)簽： 網(wǎng)絡(luò)安全 流聚類算法 Apriori算法 | |
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| 文檔介紹：網(wǎng)絡(luò)異常流量檢測的主流方法有基于機器學(xué)習(xí)的和基于規(guī)則匹配的，前者可以檢測未知異常流量，后者可以精準(zhǔn)指出攻擊類型。結(jié)合兩者優(yōu)勢，采用混合的方式實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)異常流量檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)設(shè)置了兩道過濾器，第一道過濾器采用流聚類算法進行初步過濾，第二道過濾器采用開源工具Suricata進行精細(xì)識別。基于DenStream算法提出了一種可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中異常流量比例變化而動態(tài)確定半徑閾值的流聚類算法DenStream-DRT，此外，為改進Suricata存在無法識別未知異常流量的問題,提出了基于Apriori的含有效負(fù)載約束規(guī)則的生成算法PCRG-Apriori，最后將基于規(guī)則的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)Suricata與DenStream-DRT分類器進行了整合，形成了一個全新的網(wǎng)絡(luò)異常流量檢測系統(tǒng)。實驗證明，集成系統(tǒng)在速率和準(zhǔn)確性方面都有較好的表現(xiàn)。 | |
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