基于K-means聚类算法的网络安全检测技术分析

随着网际网路的普及与资讯科技的飞速发展,网络的安全性也日渐凸显。面对日益增多的网络攻击,传统的安全防护方法已难以适应。因此,研究和开发高效、准确的网络安全监测技术显得尤为重要。在这一背景下,聚类算法作为一种无监督学习方法,在网络安全领域中备受关注。K-means是一种典型的基于K-均值的聚类方法,它具有计算简单,效率高等优点,在很多领域得到了广泛的使用。本文对 K均值聚类方法进行了初步的研究,希望能对当前的网络安全研究与实际工作起到一定的借鉴作用。

大数据分析在网络安全事件检测中的应用与效果

文章探讨了在网络安全事件检测领域采用的创新方法,该方法将BP神经网络与支持向量机(SVM)相结合,以提高检测性能。文章使用了包含网络流量数据和安全日志数据的多样化实验数据集进行测试与对比分析。结果表明,相较于传统方法,BP-SVM模型在网络安全事件检测中展现了显著的优势。该模型在减少检测时间、提高正确率和降低误报率等方面取得了显著的成果,特别是在DoS攻击和R2L攻击检测中,其性能明显优于传统方法。

网络安全检测框架与方法研究

网络和信息系统已经成为关键基础设施乃至整个经济社会的核心,一旦遭受攻击破坏、发生重大安全事件,将严重危害国家经济安全和公共利益。如何检测网络攻击行为,保障网络基础设施的安全,是保障核心技术装备安全可控,构建国家网络安全保障体系的核心环节。系统地介绍了针对入侵检测框架、特征自动生成、安全检测理论及方法、网络拓扑监控与网络路由控制等问题已取得的若干创新成果,梳理出网络安全检测算法和框架、无线网络安全检测、网络监控和安全增强等若干科学发现,最后总结了网络安全检测与控制技术发展趋势。

大数据融合模型的智能化网络安全检测方法

针对传统智能化网络安全检测平台处理数据效率低、误差大等问题,文章提出一种新型的解决方案;该方案基于大数据融合模型构建新型的智能化网络安全检测平台,采用卡尔曼滤波算法、采用数据融合分类算法和模糊推理算法3种方法结合构建出数据融合模型来对网络安全检测数据进行运算与处理;其中,采用卡尔曼滤波算法进行改进,对原始网络安全检测数据进行滤波降低噪声干扰,提高数据的精准度;通过SAE稀疏自动编码器自主提取网络安全检测数据的特征信息,之后K-means聚类算法对SAE稀疏自动编码器输出的数据进行处理,通过模糊推理算法调整权值;试验表明,文章所提方案克服了现有技术存在的不足,显著提高了处理数据效率和精准度,在数据量为2 TB的环境下,本研究方法的误差低至6.9%。

基于大数据的K-means聚类算法在网络安全检测中的应用

随着云时代的到来,大数据的应用受到了越来越多的关注。大数据的核心在于挖掘数据中蕴藏的价值链,为决策提供可借鉴参考。聚类算法是数据挖掘的一种归类方法,K-means则是基于划分的聚类方法。在网络安全检测中,应用K-means建立网络异常检测模型,可有效提高大数据环境下集中选取数据准确性的能力,控制检测误报率,缩短网络异常数据选取时间。但是,传统的K-means聚类算法在数据类型预处理、初始中心选取和K值确定等方面存在不确定性,导致对入侵检测的效率降低。本文提出一种改进的K-means算法,并通过利用KDDCup99数据集进行仿真实验,证明改进后的K-Means算法的检测准确率与检测效率要优于传统算法。

电子政务信息系统质量监督中的网络安全检测

本文探讨电子政务信息系统质量监督的主要内容及其面临的网络安全风险,重点讨论电子政务信息系统网络安全检测的内容,以及网络安全检测在电子政务信息系统质量监督中的重要性及意义。

网络安全检测系统的设计与实现

随着信息化时代的到来,网络覆盖人类生活的方方面面,对于各行各业的发展都具有较大的影响。文章针对网络安全检测系统的设计与实现进行研究,论述了网络安全检测系统的功能与分类。网络时代人类生活离不开网络,但是网络存在一定的风险性,为避免人类的隐私财产不受侵害,需要不断优化网络安全检测系统的设计,提高系统的使用性能。

新一代网络差异设备盲区消除的安全检测模块设计

提出了一种针对IPv6网络设备的安全检测模块设计方法。针对IPv6设备中的差异连接申请、差异化对象转接中的有效保存、不一致异常数据包的有效采集3个IPv6设备特有的关键问题,设计了差异数据v接收线程域、转发对象域以及海量文件缓冲区3项模块新功能,很好地解决了IPv6网络设备的安全检测难题。实验结果说明,该模型能够快速、准确检测出IPv6网络模块设备终端的异常数据,采集到的异常数据包成功率从现有的67%提高到了88%,有着较好的应用性。

计算机网络安全检测技术及其原理分析

伴随着互联网的商业化的发展,计算机网络信息安全问题日渐凸出,保障计算机网络安全逐渐成为数据通信领域产品研发的总趋势。计算机网络安全检测技术就是在这种背景下被提出的。该技术研发的目的是为保证计算机网络服务的可用性以及计算机网络用户信息的完整性、保密性。本文针对多种计算机网络安全检测技术及其工作原理进行了深入的研究,并结合当前网络安全的实际情况,分析了计算机网络安全检测技术的现实意义。

FastICA算法网络安全入侵检测防护系统设计

为解决传统网络安全入侵检测系统检测精度差、耗时长等问题,本文设计了采用固定点算法的网络安全入侵检测防护系统。系统分为数据接收、数据解码及数据预处理三大功能模块,通过引入固定点算法对异常数据进行提取,通过数据特征完成对异常数据的检测。测试表明,与基于优化粒子群算法的网络安全入侵检测防护系统相比,本系统具有更高的精度,能够有效提升工作效率与网络安全维护执行能力,具有良好的应用价值。

一种网络安全检测系统的设计与实现

介绍了网络和系统中存在的安全漏洞,设计了一个网络安全检测系统(NSDS),并分析了每一个组成部分的功能,给出了设计思路,最后通过一个实例检验了整个系统的性能。

数据挖掘技术在网络安全检测中的应用价值

在网络运行中,经常出现由于恶意网络攻击行为、网络配置失误等引起的异常网络流量,这些偏离正常范围的异常流量会直接对整个网络服务质量造成影响,导致网络瘫痪,因此在网络运行时,进行安全检测并及时提供预警信息对保障网络安全正常运行十分重要。本文在介绍数据额挖掘技术的基础上,对利用挖掘领域中的隐马尔科夫模型建立基于异常检测的入侵检测系统进行了分析,并通过仿真实验验证了这一系统的可靠性,论述了数据挖掘技术在网络安全检测中的应用价值。

网络安全检测分解模型分析

网络的发展及网络规模的快速扩大,对网络安全管理带来了极大的挑战,其中人工智能已成为信息化的发展趋势。主要研究了网络安全检测模型行,在总结DoS/DDoS基本技术的基础上,对现有网络安全模型进行分析,据此完成了改进的网络安全模型的构建。对网络攻击行为应用支持向量机完成分类,同时采用了基于多个核函数的混合策略的算法,数据包通过改进的网络安全模型即可完成训练和测试。通过测试,结果表明提出的方法比传统软硬件相结合的网络防御系统更能满足网络的攻防需求,具有较高的实际应用价值,可以为网络安全检测模型的完善提供参考。

基于增量式学习的电力监控系统网络安全攻击检测研究

为加强电力监控系统管控力度,确保电网平稳运行,以增量式学习技术为基础构建攻击检测模型。基于成批增量式学习算法,引入支持向量机,设计支持向量机下增量式学习算法;用二次规划问题界定支持向量机的分类超平面最优化目标函数;依据Karush Kuhn Tucker最优化条件,筛选增量集合,结合通用入侵检测模型,得到适用于电力监控系统网络的安全攻击检测模型。实验表明所建模型仅出现3次误检与1次漏检,检测耗时只有0.38 s,快速、精准地完成攻击检测,具备较高的效用性与可行性,能够保障网络安全。

基于神经网络算法的网络安全检测和防护

本文基于神经网络算法,针对计算机信息系统如何提升防御计算机犯罪、计算机病毒、黑客攻击、信息战争等网络攻击的能力,提出一种新的网络安全检测方法,构建了一种新的神经网络和防护系统。经实验,这种新的网络安全检测方法和防护系统,能够对攻击对象的信息做出快速检测、快速反应,自动提升计算机信息系统的防护功能,还可对网络存储信息进行隔离和转存备份,防止信息丢失,使计算机信息系统更加方便安全。

基于模糊层次分析法的网络安全检测评估模型研究

通过模糊层次分析法多专家评定得到判断矩阵,利用特征根法确定指标权重排序并进行一致性检验,适用于指导网络安全检测评估活动中测评指标权重的确定,以减少该过程中主观因素造成的误差,对多属性的复杂系统做出客观、全面以及科学的评价,并结合实例分析,验证方法的可行性。

基于云计算的网络安全检测和防护系统的实际应用

本篇文章主要分析了计算机云计算现在存在的问题,并对出现的这些问题,提出了一些可以解决这些问题的方法、技术和手段。

K-means聚类算法在网络安全检测中的应用研究

随着互联网等技术的快速发展,信息技术大大提升了人们生活学习的便捷性,但同时勒索病毒等攻击行为也给互联网应用带来巨大的安全挑战。大部分技术发展依托于网络安全的支持,因此网络安全直接影响社会发展的信息安全问题。随着入侵方式多样化,人们对网络安全检查系统提出了更高的要求。传统网络安全防御技术采用被动模式,在攻击威胁爆发后才能启动杀毒工具,已经不能满足人们的需求。文章研究阐述K-means聚类算法原理,论述聚类算法在网络安全检测中的应用,建立网络异常检测模型以提高集中选取数据的准确性,然后通过仿真实验,验证改进算法检测的准确性。