發(fā)布時間：2017-12-03 03:21

  本文關鍵詞：基于信息熵的網絡流異常監(jiān)測和三維可視方法

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【摘要】：通過分析網絡流量可以反映網絡運行情況,挖掘異常行為,感知網絡安全態(tài)勢。為了監(jiān)測網絡運行狀況和流量異常情況,提高用戶對網絡流量態(tài)勢的感知體驗,針對大規(guī)模網絡流量的數據量大和維度廣的特點,提出了一種準實時流量數據報出機制,設計了基于三維可視化的流量監(jiān)測系統(tǒng),并結合基于信息熵的流量異常挖掘方法,通過人工監(jiān)測和數據挖掘,實現了異常流量可視化監(jiān)測,提高了異常檢測成功率。給出了監(jiān)測系統(tǒng)的設計方案和實現結果,解決了網絡數據流從抽象到具象的可視化問題,提供了一種更加直觀的態(tài)勢展現方案,提高了用戶對網絡態(tài)勢的感知認識能力。
【作者單位】： 中國電子科技集團公司第二十八研究所第一研究部;
【分類號】：TP393.06
【正文快照】： 1引言長久以來,網絡安全就是人們關注的熱點問題。尤其近年來,產生了很多新型網絡攻擊手段,互聯網上的黑客攻擊事件呈指數增長,給網絡安全防護帶來了嚴峻挑戰(zhàn)。然而,在被監(jiān)控網絡層次復雜、規(guī)模龐大、信息服務種類多樣的情況下,安全防護系統(tǒng)會從各種安防設備采集到大量數據,與

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本文編號：1247286