文档介绍：基于自适应聚类算法的攻击检测方法研究湖南大学硕士学位论文学校代号:学密级:普通号:
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别噬名。套砒晰李岁哿、巷少款⒈C芸冢凇!D杲饷芎笫视帽臼谌ㄊ椤湖南大学学位论文原创性声明学位论文版权使用授权书日期:如年与月日期:劲阹月多汐日如¨年岁月如本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。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后果由本人承担。作者签名: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。本人授权湖南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论文。本学位论文属于朐谝陨舷嘤Ψ娇蚰诖颉啊⒉槐C芡拧日期:
摘要飞速发展的计算机网络技术在给人们带来便利的同时也为网络攻击提供了更多的条件。在目前较常见的网络攻击行为中,拒绝服务珼攻击和分布式拒绝服务珼所占比重越来越大,已经成为目前网络中威胁最大的问题之一。本文简要介绍了网络安全的现状,系统的研究和探讨了拒绝服务攻击和分布式拒绝服务攻击的原理、分类以及研究现状,介绍了现有的分布式拒绝服务攻击检测方法及其优缺点,并预测分布式拒绝服务攻击检测未来的发展趋势,指出基于数据挖掘的分布式拒绝服务攻击检测是未来的发展方向之一。介绍了聚类分析的相关知识,重点分析了经典甿算法存在的一些缺点:诰劾喾治鲋埃惴ḿ偕杈劾嗟母鍪且阎5模率瞪先茨岩匀范ǎ甿算法对初始聚类中心点的选取和聚类数据的分布情况是很敏感的,如果选取不当,聚类结果可能会趋向于局部的最小值,和实际情况相差较大。针对上述缺点,本文提出了一种自适应的聚类算法,该算法通过动态指数标准得到最佳聚类个数,并使用抽样子集的方法得到合适的初始聚类中心点,经过在集上测试,并与猰算法进行比较,实验结果表明,该算法可以得到合适的聚类个数和较好的聚类结果。结合提出的自适应聚类算法,设计了基于自适应聚类算法的分布式拒绝服务攻击的检测系统,主要包括训练数据预处理、关键属性提取、数据挖掘模块、决策模块等部分。详细介绍了各个模块的功能及实现,。实验结果表明,本检测算法的检测率较高并且误报率较低,通过与使用惴ń⒌募觳饽P偷慕峁卸员龋橹ち嘶谧允视λ法的分布式拒绝服务攻击检测的有效性。关键词:攻击检测;甿算法;动态指数;抽样子集;自适应聚类算法基于白适应聚类算法的攻击检测方法研究
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