基于模糊聚类算法的网络信息安全智能预警研究

摘要

网络信息安全预警方法主要基于规则匹配判断，由于规则匹配的严格性，当网络数据稍微偏离规则时，可能触发误报，导致预警准确性降低。为此，本研究基于模糊聚类算法的网络信息安全智能预警方法，利用模糊聚类算法对攻击性网络信息样本进行分类，筛选出具有相似特征或行为模式的攻击性信息。结合模糊聚类算法的分类结果，为每个预警指标设定权重系数。根据这些指标的实际表现来划分安全预警等级，并生成相应的预警报告。实验结果表明：该方法精准地在时间为12:45:00和13:05:00时识别到显著波动，同时在最优适应值上远超方法1和方法2,达到96.2,验证了其高精度预警能力，为网络信息安全预警提供了更为有效的解决方案。

关键词

模糊聚类算法 / 网络信息安全 / 网络信息安全预警 / 预警机制 / 智能预警