【摘要】：通過對(duì)網(wǎng)絡(luò)防火墻連接的動(dòng)態(tài)分配設(shè)計(jì),提高網(wǎng)絡(luò)安全性能和對(duì)攻擊數(shù)據(jù)的檢測(cè)性能,傳統(tǒng)方法采用多級(jí)處理的有限排隊(duì)理論的動(dòng)態(tài)分配設(shè)計(jì)方案,導(dǎo)致防火墻對(duì)攻擊序列排隊(duì)解析模型處理混亂,攻擊捕獲性能不好。提出一種基于重采樣與機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合的防火墻鏈接動(dòng)態(tài)分配設(shè)計(jì)方法�；谥夭蓸优c機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合方法,進(jìn)行防火墻協(xié)議的動(dòng)態(tài)鏈接分配,數(shù)據(jù)輸入包輸入防火墻模型中,排隊(duì)等待處理,定義數(shù)據(jù)防火墻鏈接信息流全極點(diǎn)中心矩陣,基于貝葉斯參數(shù)估計(jì)進(jìn)行攻擊信息特征挖掘,通過重采樣技術(shù)提高防火墻的抗干擾能力,求得重采樣頻譜。提高數(shù)據(jù)包信息的有效到達(dá)率,網(wǎng)絡(luò)防火墻的鏈接動(dòng)態(tài)分配轉(zhuǎn)化為對(duì)數(shù)據(jù)集從數(shù)據(jù)向量點(diǎn)積,優(yōu)化的動(dòng)態(tài)分配設(shè)計(jì)。實(shí)驗(yàn)得出,采用該算法,能有效提高對(duì)攻擊數(shù)據(jù)的檢測(cè)性能,差錯(cuò)率較低,性能優(yōu)越。
[Abstract]:Through the dynamic allocation design of network firewall connection, the network security performance and the detection performance of attack data are improved. The traditional method adopts the dynamic allocation scheme of the limited queue theory of multi-level processing. It leads to the confusion of the firewall processing to the attack sequence queue analysis model, and the bad performance of attack capture. A dynamic allocation method for firewall links based on resampling and machine learning is proposed. Based on the method of combination of resampling and machine learning, the dynamic link assignment of firewall protocol is carried out. The data input packet is input into the firewall model, the queue is waiting to be processed, and the all-pole central matrix of data firewall link information flow is defined. Based on Bayesian parameter estimation, attack information feature mining is carried out, and the anti-jamming ability of firewall is improved by resampling technology, and the resampling spectrum is obtained. To improve the effective arrival rate of packet information, the link dynamic allocation of network firewall is transformed into an optimized dynamic allocation design of data set from data vector point product. The experimental results show that this algorithm can effectively improve the detection performance of attack data, and the error rate is low and the performance is superior.
【作者單位】： 重慶商務(wù)職業(yè)學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2438183