多源头网络入侵特征的有效分类检测模型仿真

发布时间：2017-12-16 23:35

  本文关键词：多源头网络入侵特征的有效分类检测模型仿真

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【摘要】：在多源头网络入侵检测的研究中,由于网络中接入不同协议的网络,造成入侵后很难确定入侵源头,传统入侵检测方法是根据单源网络确定入侵来源,进行入侵数据的确认,在多源网络中,无法确定入侵源头,导致多源头分布网络入侵检测模型的数据分类收敛效率低,检测准确率很低。提出了一种无约束聚类关联以及重复博弈因子的多源头网络入侵特征有效分类检测模型,面向多源头网络特征塑造多源头网络入侵模型,按照访问数据的辨识属性完善入侵检测模型,采用无约束聚类关联的入侵检测算法对网络多属性子干扰进行准确分类,在分类概率计算中融入约束计算博弈因子,采用数据博弈过滤网络入侵特征概率匹配过程中的多次概率对比,通过博弈约束计算最优反应函数,使得多源头网络入侵特征分类达到最优。仿真结果说明,所提模型可对网络入侵特征进行有效的分类,并且误检率和检测率都优于传统模型,具有明显的优化效果。
【作者单位】： 贵州大学计算机科学与技术学院;凯里学院信息网络中心;
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 1引言随着计算机网络技术的快速发展,网络类型也不断增加,多源头网络攻击具有复杂性和随机型,极大降低了多源头网络入侵特征的检测方法的检测效率[1,2]。由于网络攻击类型以及网络类型的不断增加,传统的网络攻击检测方法无法实时确保网络安全,因此获取有效的网络入侵特征分类

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本文编号：1297932