无线局域网自动化接入过程安全监测方法

针对网络用户隐私信息泄露问题，提出基于K-means算法的无线局域网自动化接入过程安全监测方法。对难以识别的离散型数据预处理进行优化，通过函数计算确定新的聚类中心，以类内相似度距离最小和类间相似度距离最大为标准确定k值大小，完成基于K-means算法的WLAN安全监测模型的构建。模型通过K-means聚类算法训练数据建立数据库，利用直推式异常检测算法判断网络中数据是否存在异常，完成无线局域网自动化接入过程安全监测。仿真实验结果表明，所提方法监测准确率与监测效率都明显高于其他方法，提高了无线局域网使用的安全性能，实现安全监测工作的完善。