基于点群聚类的计算机网络入侵节点选择算法研究

发布时间：2023-04-28 02:18

　　为解决传统计算机网络入侵节点选择算法存在选择准确性差,工作效率低的问题,本文提出研究基于点群聚类的计算机网络入侵节点选择算法。该算法首先进行入侵节点数据收集,对获取到的数据进行清洗、归约、转换等处理。利用点群聚类中的K-means算法识别入侵节点,实现了计算机网络入侵节点选择。仿真结果表明:通过本文算法对计算机网络入侵节点进行选择的综合性能TotalScore值较高,用时较短,证明本算法能在更短的时间内实现网络入侵节点选择,更利于预防非法节点入侵,保护网络安全。

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【文章目录】：
1 网络入侵节点选择算法研究
    1.1 入侵节点数据获取
        1）基于系统日志的数据收集
        2）基于网络的数据包采集
    1.2 入侵节点数据处理
        1）数据清洗
        2）数据归约
        3）数据转换
    1.3 入侵节点识别
2 算法性能测试分析
    2.1 测试环境
    2.2 实验数据
    2.3 测试指标
    2.4 测试结果
3 结束语



本文编号：3803536