發(fā)布時(shí)間：2021-09-23 13:29

　　傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)特征可視化融合方法,存在融合精確度低的情況,為解決這一問(wèn)題,設(shè)計(jì)了一種基于聚類(lèi)分析的網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)特征可視化融合方法。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)多源關(guān)聯(lián)性特征,提取網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù),確定網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)事件位置,采用聚類(lèi)分析算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)特征識(shí)別,計(jì)算網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)特征可靠度,以數(shù)據(jù)特征可靠度作為數(shù)據(jù)融合的依據(jù),采用貝葉斯條件概率得出網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)的后驗(yàn)概率,以此完成網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)特征可視化融合。實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果表明,此次設(shè)計(jì)的基于聚類(lèi)分析的網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)特征可視化融合方法比傳統(tǒng)方法精確度高,傳統(tǒng)方法與此次設(shè)計(jì)方法的融合精確度最大相差60%左右,最小相差20%左右,證明此次設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)特征可視化融合方法能夠滿足數(shù)據(jù)可視化融合需求。 

【文章來(lái)源】：長(zhǎng)春工程學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,21(02)

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【部分圖文】：

網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)提取過(guò)程

式中：a、b分別代表不同傳感器傳遞的數(shù)據(jù)信息；代表數(shù)據(jù)條件獨(dú)立性判斷參數(shù)；m為互斥數(shù)據(jù)；z為監(jiān)測(cè)值的概率值[14]。由于網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)中存在多個(gè)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的情況，假設(shè)有n個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)發(fā)送過(guò)來(lái)信息，其監(jiān)測(cè)的信息分別為B1,B2，…，Bn，并且這些數(shù)據(jù)中條件獨(dú)立，則得到后驗(yàn)概率[15]p|Ai/B1∩B2…Bn|為：

為保證實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的規(guī)范性與合理性，搭建一個(gè)H-NSSA測(cè)試環(huán)境，如圖3所示。其中，仿真環(huán)境的區(qū)域?yàn)?00m*300m，隨機(jī)部署200個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)，傳感器節(jié)點(diǎn)通信范圍為30m，其中10%的節(jié)點(diǎn)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)樹(shù)的簇頭節(jié)點(diǎn)。并利用Blade IDS Informer用來(lái)發(fā)送攻擊報(bào)文，Blade IDS Informer為一個(gè)高級(jí)包重發(fā)工具，其中包含606種攻擊種類(lèi)，并不需要任何協(xié)議和服務(wù)且擁有獨(dú)有的、安全的包分發(fā)機(jī)制。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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