本文選題：IPv + 網(wǎng)絡(luò)安全檢測��； 參考：《科技通報》2014年02期

【摘要】：對差異設(shè)備中的底層IPv6網(wǎng)絡(luò)安全檢測模塊的研究中,傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全檢測方法在應(yīng)用層對攻擊進行識別和攔截,無法保證用戶的數(shù)據(jù)安全,并且識別新攻擊速度慢,攔截概率低。為此提出一種基于數(shù)據(jù)挖掘融合IPSec的安全檢測模塊,面向用戶數(shù)據(jù)安全,采用K-means數(shù)據(jù)融合算法提取入侵數(shù)據(jù)特征,建立模型庫,實施攔截。通過模擬多種攻擊模式對提出的算法和傳統(tǒng)算法進行性能比較,結(jié)果顯示,所提算法能夠在更短的時間內(nèi),提取攻擊特征,建立模型庫,并且在相同次數(shù)的攻擊下,模塊對攻擊具有更高的檢測概率,平均高于傳統(tǒng)方法15%,顯示了優(yōu)越的檢測性能。
[Abstract]:In the research of the underlying IPv6 network security detection module in the differential equipment, the traditional network security detection method can not guarantee the user's data security by identifying and intercepting the attack in the application layer, and the speed of identifying the new attack is slow, and the probability of intercepting is low. In this paper, a security detection module based on data mining fusion IPSec is proposed, which is oriented to user data security. It uses K-means data fusion algorithm to extract intrusion data features, establish model base and implement interception. The performance of the proposed algorithm is compared with that of the traditional algorithm by simulating various attack modes. The results show that the proposed algorithm can extract the attack features and establish the model base in a shorter time, and under the same number of attacks, The module has higher detection probability and higher detection performance than the traditional method.
【作者單位】： 湛江師范學(xué)院信息與教育技術(shù)中心;
【基金】：湛江師范學(xué)院自然科學(xué)青年項目(QL1209)
【分類號】：TP393.08

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1842153