[发明专利]一种基于k-means的大规模并行化网络入侵检测方法有效
| 申请号： | 201910876871.2 | 申请日： | 2019-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN110602105B | 公开（公告）日： | 2021-11-02 |
| 发明（设计）人： | 乔学明;邹睿;张祥坤;邢凯;王贻亮;朱伟义;尹明立;姜婷;刘乘麟;孔亮;郑鹏飞;李金琳;孙海峰;朱东杰 | 申请（专利权）人： | 国家电网有限公司;国网山东省电力公司威海供电公司 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;H04L29/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 时起磊 |
| 地址： | 100031 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种基于k‑means的大规模并行化网络入侵检测方法，属于网络安全入侵检测技术领域。本发明是为了解决现有的入侵检测方法受孤立点、噪声点以及初始聚类中心影响较大的问题以及速度有待于提高的问题。本发明首先读取网络请求数据的流量特征进行预处理，采用Isolation Forest算法进行样本异常度系数计算，通过设定的异常度系数阈值进行样本过滤；然后将处理后的数据进行分片，利用中间值插值法生成对应维度上的初始聚类中心，之后利用spark‑k‑means进行局部聚类分析，将各聚类后所得的簇作为数据点进行再次集中聚类，利用投票法决定对应簇内的节点是否是异常请求。主要用于网络入侵检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 means 大规模 并行 网络 入侵 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于k-means的大规模并行化网络入侵检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1、将读取的流量特征进行预处理；/n步骤2、采用Isolation Forest算法进行样本异常度系数计算；/n步骤3、通过设定的异常度系数阈值进行样本过滤；/n步骤4、将步骤3处理后的数据进行分片；/n步骤5、利用中间值插值法生成对应维度上的初始聚类中心；/n步骤6、利用spark-k-means进行局部聚类分析：/n步骤7、将各聚类后所得的簇作为数据点进行再次集中聚类，利用投票法决定对应簇内的节点是否是异常请求。/n
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