基于云模型的半监督聚类入侵防御技术研究

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1、学校代码：10289分类号：TP309密级：公开基学号：112070027于云模型的半监江苏科技大学督聚类硕士学位论文入侵防御技术研究基于云模型的半监督聚类入侵张防御技术研究杰研究生姓名张杰导师姓名李永忠江苏申请学位类别工学硕士学位授予单位江苏科技大学科技学科专业计算机应用技术论文提交日期2014年3月10日大学研究方向网络与信息安全论文答辩日期2014年3月1日答辩委员会主席评阅人2014年3月15日万方数据分类号：TP309密级：公开学号：112070027工学硕士学位论文基于云模型的半监督聚类的入侵防御技术研究学生姓名张杰指导教师李永忠教授江苏科技大学二O一四年三

2、月万方数据万方数据AThesisSubmittedinFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringResearchonIntrusionPreventionBasedonCloudModelandSemi-SupervisedClusteringSubmittedbyZhangJieSupervisedbyLiYong-zhongJiangsuUniversityofScienceandTechnologyMarch，2014万方数据江苏科技大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文

3、，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：年月日万方数据江苏科技大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权江苏科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位

4、论文。本学位论文属于：(1)保密□，在年解密后适用本授权书。(2)不保密□。学位论文作者签名：指导教师签名：年月日年月日万方数据摘要摘要随着计算机和网络技术的不断发展和广泛应用，计算机网络的安全问题也逐渐成为人们关注的焦点。由于网络环境的复杂性，攻击手段的多样性，传统的网络安全技术如防火墙、入侵检测技术已经无法满足对网络安全的需求。入侵防御系统的提出，有效地弥补了入侵检测系统以及防火墙的不足，成为网络安全领域新兴发展的一种安全技术。本文从入侵检测系统相关研究现状入手，分析了防火墙与入侵检测系统不足，提出了一种基于云模型的半监督聚类动态加权的入侵检测算法，并最终构建了基于

5、云模型的半监督聚类的入侵防御系统。本文针对基于无监督学习的入侵检测聚类算法检测率低，基于监督学习的入侵检测算法的训练样本不足且难以正确检测出新的未知入侵攻击的问题，提出了一种半监督聚类算法。算法在初始阶段利用少量的数据标记信息生成了初始聚类中心，使得初始聚类中心是可控的，并通过逐步生成聚类中心的方法增强了系统的鲁棒性，提高了聚类算法收敛速度和准确性。根据云模型理论，提出了一种基于云模型的半监督聚类动态加权的入侵检测算法。算法在上述半监督聚类的基础上，结合已知的少量标识信息筛选数据初步建立正常云模型和异常云模型，用改进的一维逆向云发生器和X条件云发生器构建出云模型分类器。

6、引入了云相对贴近度的概念定义了高维空间样本在分类过程中的属性权重，解决了云模型分类器难以处理高维数据的问题。在分类过程中对所建立的云模型不断更新并对属性实现了动态加权，不但能准确的反映实际数据信息而且指导了数据的分类，避免了对数据先验知识的过度依赖，在一定的程度上也丰富了云分类器的相关内容。在KDDCUP99数据集下的仿真实验表明，该算法不仅可以提高系统的检测能力，还具有良好的稳定性。最后，根据云模型理论建立了一种基于云模型的半监督聚类的入侵防御系统模型，该系统模型主要包括数据包捕获模块、入侵检测模块、响应模块、日志管理模块和管理控制模块等五大模块。重点设计了入侵检测模

7、块中的检测算法部分，将基于云模型的半监督聚类动态加权算法作为检测器的核心算法，并给出了其他模块的功能以及整个入侵防御系统的架构。关键词入侵防御；入侵检测；半监督学习；聚类；云模型I万方数据江苏科技大学工学硕士学位论文II万方数据AbstractAbstractWiththefastdevelopmentandwideapplicationoftheInternet,moreandmorepeopledrawalotofattentiontothenetworksecurity.SincethecomplexityofInternetenv