基于攻击特征动态增量聚类的复合连续网络攻击安全检测方法

摘要

复合连续网络中，信息共享残差值过大是网络体系无法准确检测攻击性行为的主要原因。为提升复合连续网络运行安全性，实现对攻击性行为的精准检测，设计了基于攻击特征动态增量聚类的复合连续网络攻击安全检测方法。生成攻击性数据的分布序列，通过转换数据样本格式的方式，完成对复合连续网络中攻击特征的提取。在此基础上，针对复合连续网络进行动态层次实施划分，并在聚类结构中，计算攻击数据的动态增量聚类相异度，实现面向攻击特征的复合连续网络攻击数据动态增量聚类处理。设置必要的安全性攻击检测节点，联合节点内采集到的攻击信息，执行网络攻击数据的安全融合，完成复合连续网络攻击安全检测。测试结果表明，该方法可将信息共享残差控制在0-1.32之内，且能够准确高效地检测攻击性行为，在提升网络体系运行安全性方面具有突出应用价值。

关键词

攻击特征 / 动态增量聚类 / 复合连续网络攻击 / 安全检测 / 分布序列 / 格式转化 / 动态层次 / 相异度

基金资助

湖南省自然科学基金资助项目(2019JJ58057)