网络异常行为自动识别技术研究

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时间:2019-03-17

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4、学位论文作者签名:日期:知《年月曰学位论文使用授权书学位论文作者完全了解北方工业大学有关保留和使用学位论文的规定,良P;研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北方工业大学。学校有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版,允许学位,可W允许采论文被查阅和借阅;学校可W公布学位论文的全部或部分内容用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文(保密的学位论文在解密后适用于本授权书)。□保密论文注释:经本人申请,学校批准,本学位论文定为保密论文,密级:,期限:年,自年月日起至年月日止,解密后适用本授权书。0非保密论文注释:

5、本学位论文不属于保密范围,适用本授权书。:日期;本人签名.I导师签名/:日期;网络异常巧为自动巧别技术研究摘要基于网络数据包内容分析其表现出的网络行为而设计的网络异常行为分析系统,虽然可!^通过提取网络数据包的内容特征和本地已知的异常特征库进行行为匹配,但是匹配的结果完全取决于异常特征库的容量,匹配能为受到限制,因此为了解决这个问题,本文采用自动识别技术对网路行为进行研究。网络异常行为自动识别系统是运用信息安全技术,网络通信技术的综合识别系统。本文研究内容如下:本文是基于网络数据包内容而设计的网络异常行为自动识别系统,该系统通过对网

6、络数据包进行捕获和特征提取,首先经过行为匹配分析网络数据包表现的行为一,再利用本文提出的种改进的K均值算法从及使用SVM分类方法,分析出新的未知异常行为,并将该行为及时地更新到异常特征库中。,通过综合测试最终,其实验结果充分验证了本文提出的算法的准确性。网络异常斤为自动识别系统对200条异常数据进行识别,识别率可W达到上,提高了匹配能力;改进的K均值算法对UCI数据进行理论测试,实验结果证明该方法在分类上聚类时间更短,准确性更高。关键词:网络异常行为,自动识别,SVM分类方法,K均值算法IResearchonautomaticrecognitio

7、ntechnologyofnetworkabnormalbehaviorAb巧ractBasedo打1;heanalysisofnetworkdatapackagecontent,itrepresentsl;henetworkbehaviori打ordertodesignthe打etworkbehavioranalysissystem.Althou呂h,itis

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