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基于聚类的自动入侵响应决策系统研究的综述报告.docx

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上传人:niuww 2024/4/14 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于聚类的自动入侵响应决策系统研究的综述报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于聚类的自动入侵响应决策系统研究的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于聚类的自动入侵响应决策系统研究的综述报告随着信息化技术的迅猛发展,在线上的网络攻击和入侵事件也日益频繁。这种情况下,为了保障网络安全,相关机构和企业就需要投入大量人力和物力,通过不断的监控和防御来应对入侵事件的发生。然而,传统的入侵检测系统往往依赖于预设的规则库或特征集去识别异常流量,该方法的缺陷在于无法处理未知的入侵行为,因此需要一种更加智能有效的入侵响应决策系统——基于聚类的入侵响应决策系统,以更好地应对未知攻击方式带来的威胁。聚类是一种常见的数据挖掘技术,其主要目的是将数据集划分为多个簇,从而更好地发现数据的内在规律和联系。在聚类分析中,簇的数量、大小和分布都是需要考虑的因素。基于聚类的自动入侵响应决策系统能够将所有网络流量数据进行聚类处理,进而实现对未知入侵行为的控制和响应。基于聚类的自动入侵响应决策系统的核心流程主要分为两个步骤:(1)流量聚类;(2)入侵响应决策。在第一个步骤中,需要对网络流量数据进行聚类处理,通常采用K-Means算法、DBSCAN算法、GMM算法等聚类算法进行分析处理。在这个步骤中,需要考虑聚类的簇数、簇的大小和特征等因素,同时需要对簇内和簇间的差异进行综合分析和比较。在第二个步骤中,需要对聚类结果进行入侵响应决策,在此过程中,需要借助机器学****神经网络等技术,对不同簇的特征进行分析和比较,以从中发现和识别潜在的入侵行为,并据此进行安全防范和应对。基于聚类的自动入侵响应决策系统的优点主要包括以下几个方面:。传统方法的缺陷在于无法处理未知攻击的情况,而基于聚类的入侵响应决策系统可以随着聚类分析的不断更新,及时发现并响应新型攻击行为。。聚类算法能够通过对比特征的相似性或差异性,基于数据的内在规律,自主地发现和判断实际情况,实现更加智能化的入侵响应。。在聚类后再使用机器学****算法等技术进行分析,能够做到对未来的威胁行为进行预测,及时采取对策措施。。通过对聚类分析结果的不断优化和反馈,可以推动整个系统的不断提升和改进,以更好地适应时代的发展和进步。总之,基于聚类的自动入侵响应决策系统已经成为网络安全领域非常重要的一种技术手段,它能够大幅提高网络安全性能表现、减少恶意入侵事件的发生率,从而有效保障数据和信息的安全。