数据挖掘下差异设备的IPv6访问安全控制

发布时间：2018-05-04 07:35

  本文选题：IPv + 网络安全检测　； 参考：《科技通报》2014年02期

【摘要】：对差异设备中的底层IPv6网络安全检测模块的研究中,传统网络安全检测方法在应用层对攻击进行识别和拦截,无法保证用户的数据安全,并且识别新攻击速度慢,拦截概率低。为此提出一种基于数据挖掘融合IPSec的安全检测模块,面向用户数据安全,采用K-means数据融合算法提取入侵数据特征,建立模型库,实施拦截。通过模拟多种攻击模式对提出的算法和传统算法进行性能比较,结果显示,所提算法能够在更短的时间内,提取攻击特征,建立模型库,并且在相同次数的攻击下,模块对攻击具有更高的检测概率,平均高于传统方法15%,显示了优越的检测性能。
[Abstract]:In the research of the underlying IPv6 network security detection module in the differential equipment, the traditional network security detection method can not guarantee the user's data security by identifying and intercepting the attack in the application layer, and the speed of identifying the new attack is slow, and the probability of intercepting is low. In this paper, a security detection module based on data mining fusion IPSec is proposed, which is oriented to user data security. It uses K-means data fusion algorithm to extract intrusion data features, establish model base and implement interception. The performance of the proposed algorithm is compared with that of the traditional algorithm by simulating various attack modes. The results show that the proposed algorithm can extract the attack features and establish the model base in a shorter time, and under the same number of attacks, The module has higher detection probability and higher detection performance than the traditional method.
【作者单位】： 湛江师范学院信息与教育技术中心;
【基金】：湛江师范学院自然科学青年项目(QL1209)
【分类号】：TP393.08

【参考文献】

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【共引文献】

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