基于ukm算法的蜜网日志分析研究.pdf

文档介绍：第 24 卷第 4 期 河南城建学院学报 Vol． 24 No． 4
2015 年 7 月 Journal of Henan University of Urban Construction Jul． 2015
文章编号 1674 － 7046 2015 04 － 0073 － 05 DOI 10． 14140 /j． cnki． hncjxb． 2015． 04． 015
基于 UKM 算法的蜜网日志分析研究
南 楠1 ，赵夏丽2
1． 三门峡职业技术学院 信息传媒学院，河南 三门峡 472000
2． 新乡医学院 图书馆，河南 新乡 453003
摘 要 针对 k-means 算法的稳定性和收敛性难以控制的缺陷，以蜜网架构为实验环
境，提出一种利用核函数进行初始聚类，再对样本数据加权重的改进算法。将
该算法应用到蜜网日志的标记分类中，提取攻击者的行为特征，对样本数据根
据划分难易的程度赋权值，分析攻击规律，形成攻击报告。实验结果表明，改
进的 k-means UKM 算法能有效地减少错误警告率，提高网络安全保护屏障，
具有较强的鲁棒性。
关键词 数据挖掘 网络安全 k-means 算法 样本加权 蜜网日志
中图分类号 TP301 文献标识码 A
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蜜罐技术是一种主动防御技术。它模拟网络中的真实服务环境 引诱入侵者进行攻击 收集、分析
， ，
入侵者的行为特征 预测入侵目的和规律以便更好地防御。蜜网是蜜罐技