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文檔簡介
1、隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)深入到了人們生活的方方面面。網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)任何故障(包括設(shè)備故障和遭受攻擊等)都會(huì)對生活工作造成巨大的影響。與此同時(shí),還面臨著互聯(lián)網(wǎng)信息的傳播速度與傳統(tǒng)媒體傳播相比有著巨大的優(yōu)勢,短時(shí)間內(nèi)即可形成輿論導(dǎo)向,甚至影響到輿論的穩(wěn)定。《國家網(wǎng)絡(luò)空間安全戰(zhàn)略》從網(wǎng)絡(luò)通信基礎(chǔ)設(shè)施和信息安全與傳播兩個(gè)角度,定義了網(wǎng)絡(luò)空間安全戰(zhàn)略。一方面,要保障網(wǎng)絡(luò)通信基礎(chǔ)設(shè)施的安全;另一方面,要保障網(wǎng)絡(luò)信息的安全,以及網(wǎng)絡(luò)信息的真實(shí)可靠
2、,不會(huì)誤導(dǎo)公眾,造成網(wǎng)絡(luò)群體事件。因此,為了從上述兩個(gè)角度來維護(hù)網(wǎng)絡(luò)空間的安全,需要對網(wǎng)絡(luò)中IP層和應(yīng)用層(特別是Web內(nèi)容)的用戶行為進(jìn)行分析挖掘,及時(shí)發(fā)現(xiàn)危害網(wǎng)絡(luò)空間安全的行為,保障網(wǎng)絡(luò)及相關(guān)應(yīng)用的正常運(yùn)行。
粒計(jì)算理論具備強(qiáng)大的不完備信息處理能力,受到了學(xué)界的廣泛認(rèn)可。它在人工智能、深度學(xué)習(xí)、信息安全等領(lǐng)域有很高的應(yīng)用價(jià)值。本文基于粒計(jì)算理論,結(jié)合當(dāng)下對網(wǎng)絡(luò)空間安全的應(yīng)用背景,對網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測和微博用戶行為分析開展了研
3、究,主要取得如下成果:
?。?)提出了基于動(dòng)態(tài)Vague集的網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測算法
在動(dòng)態(tài)Vague集的基礎(chǔ)上,提出了頻度因子模型和相關(guān)因子模型,解決了網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測中面臨的不完備流數(shù)據(jù)難以有效分析的問題。頻度因子模型基于頻度因子認(rèn)知計(jì)算而得到,與基礎(chǔ)認(rèn)知相結(jié)合后,形成動(dòng)態(tài)認(rèn)知Vague集,有利于處理隨時(shí)間變化而變化的場景;相關(guān)因子模型使用相關(guān)度的概念提高異常識別的準(zhǔn)確率,通過實(shí)驗(yàn)證明該算法在數(shù)據(jù)缺失達(dá)到80%以上時(shí),
4、依然能夠保持較高的識別準(zhǔn)確率。
?。?)構(gòu)建了基于動(dòng)態(tài)認(rèn)知的微博用戶行為分析方法
動(dòng)態(tài)認(rèn)知過程是粒層凝聚變化的過程。通過對特征屬性的動(dòng)態(tài)認(rèn)知,構(gòu)建粒層凝聚算法。動(dòng)態(tài)認(rèn)知具有靈活性的特點(diǎn),隨需求變化進(jìn)行粒層凝聚,形成滿足具體需求的認(rèn)知粒子凝聚。基于動(dòng)態(tài)認(rèn)知可以獲得對應(yīng)的粒層分析,進(jìn)而形成相關(guān)的粒層用于智能分類等應(yīng)用。在此基礎(chǔ)上,將該方法應(yīng)用到微博用戶行為關(guān)系網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和微博用戶快速分類之中,在選定的三種重要行為特征情況下,
5、分類準(zhǔn)確率并沒有明顯的降低,取得了很好的分類效果。
?。?)設(shè)計(jì)了基于Spark技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)安全行為分析平臺
該平臺為了滿足處理數(shù)據(jù)來源的多樣性、數(shù)據(jù)采集點(diǎn)的分散性、數(shù)據(jù)處理的及時(shí)有效性,采用了基于Spark技術(shù)的準(zhǔn)在線分析方法,實(shí)時(shí)獲取網(wǎng)絡(luò)流量、Netflow數(shù)據(jù)、防火墻日志和Web數(shù)據(jù)等多源原始數(shù)據(jù),采用離線數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)分析的方式得到分析結(jié)果。在告警決策方面,基于D-S方法和Vague集理論,提出了多源數(shù)據(jù)評估的
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