【摘要】：隨著人們對(duì)于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的需求與日俱增，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)日益發(fā)展，因此網(wǎng)絡(luò)規(guī)模變得越發(fā)復(fù)雜，每日的網(wǎng)絡(luò)流量也急劇增長(zhǎng)。而在這樣一個(gè)龐大而且復(fù)雜的模型面前，遇到了許多異常問(wèn)題，比如過(guò)大的網(wǎng)絡(luò)流量超過(guò)服務(wù)器緩沖區(qū)負(fù)載導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰，惡意用戶利用各種方法攻擊和入侵服務(wù)器等。不同的異常情況會(huì)給系統(tǒng)帶來(lái)不同的損失，輕則降低系統(tǒng)性能，重則使系統(tǒng)崩潰，丟失重要數(shù)據(jù)。所以為了保證網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的穩(wěn)定性，安全性和高效性，需要避免這些異常情況的發(fā)生。 本文深入分析LOF鄰近點(diǎn)異常檢測(cè)算法，通過(guò)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)其兩點(diǎn)不足，，一是當(dāng)數(shù)據(jù)維度之間存在擬線性關(guān)系時(shí)異常值的計(jì)算不合理，根據(jù)該不足，提出利用馬氏距離代替?zhèn)鹘y(tǒng)的歐氏距離，解決了該問(wèn)題，并利用線性變換使算法時(shí)間復(fù)雜度與之前相同。二是當(dāng)數(shù)據(jù)中存在兩個(gè)不同密度的集群，并且兩個(gè)集群在多維空間位置上相鄰時(shí)對(duì)于相鄰的邊緣數(shù)據(jù)點(diǎn)出現(xiàn)許多誤報(bào)的情況，針對(duì)該不足，提出局部影響集合的概念，利用反最近鄰集合與最近鄰集合結(jié)合使用，解決了該問(wèn)題。相比于傳統(tǒng)的LOF算法，本文提出的算法在運(yùn)行時(shí)間上幾乎相同的情況下，做到了更好的檢測(cè)效果。
【圖文】：

上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文入侵檢測(cè)、云端漏洞掃描、和云端攻擊防御等云安全和網(wǎng)絡(luò)安全功能集成為一體，形成一個(gè)完整的統(tǒng)一威脅管理（UTM）云安全防火墻一體機(jī)產(chǎn)品和系統(tǒng)。其目的是面向中小企業(yè)基于云和網(wǎng)絡(luò)辦公、商務(wù)運(yùn)營(yíng)需求，特別是電商、網(wǎng)游等商家，降低初期安全設(shè)備投入；同時(shí)面向大中型企事業(yè)單位向大規(guī)模云計(jì)算平臺(tái)遷移的需求，降低總體使用成本，替代分立的網(wǎng)絡(luò)安全設(shè)備，促進(jìn)用戶運(yùn)營(yíng)向安全穩(wěn)定可靠云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)方向發(fā)展。新型云安全防火墻一體機(jī)產(chǎn)品，將企業(yè)內(nèi)部局域網(wǎng)與外部因特網(wǎng)隔離開(kāi)來(lái)，在保證內(nèi)外網(wǎng)之間通信流量和性能的同時(shí)，保證內(nèi)網(wǎng)安全，免受網(wǎng)絡(luò)攻擊造成的故障和泄密。

圖 2-1 LOF 算法流程Figure.2-1 LOF algorithm flow近鄰數(shù)據(jù)點(diǎn)算法。 Neighbor）算法是在一個(gè)多維據(jù)點(diǎn)。此算法在機(jī)器學(xué)習(xí)，圖析算法。但由于不同算法對(duì)于同，所以在不同算法[23-30]中的中，實(shí)現(xiàn) K 最近鄰算法有一個(gè)復(fù)雜度十分大，嚴(yán)重影響系常檢測(cè)算法，需要利用具有多
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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1 陳斌;鄒賢勇;朱文靜;;PCA結(jié)合馬氏距離法剔除近紅外異常樣品[J];江蘇大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2008年04期

2 王斌會(huì),陳一非;基于穩(wěn)健馬氏距離的多元異常值檢測(cè)[J];統(tǒng)計(jì)與決策;2005年06期

本文編號(hào)：2519461