多层差异网络深度入侵数据挖掘方法研究

研究多层差异网络入侵的高效检测问题,保障工业网络控制系统的安全.由于在多层差异网络环境下,不同层次、不同深度的网络空间受到的入侵破坏程度和入侵特征完全不同.传统的入侵检测都是把这些差异化的入侵结果进行加权,计算一个融合后的阀值,衡量是否被入侵,但是这种方法没有对不同层次的入侵特征进行细分,误报率和漏报率较高,提出一种基于模糊C均值聚类算法的多层差异网络深度入侵检测的数据挖掘方法.采集相关数据进行样本特征的提取和分析,利用模糊C均值聚类方法对不同层的入侵数据进一步的分类计算,在分类后的结果中,获取异常数据的行为模式,根据不同模式的结果完成入侵检测.实验结果表明,利用改进算法进行多层差异网络深度入侵检测挖掘,能够提高检测准确率,降低误报率,提高检测效率.

Multilayer Network Intrusion Data Mining Depth Difference Method Research