《電子技術應用》
您所在的位置:首頁 > 通信與網絡 > 設計應用 > 基于圖論算法的網絡通信異常節點識別*
基于圖論算法的網絡通信異常節點識別*
網絡安全與數據治理 7期
桂丹萍,費揚
(1.閩南科技學院通識教育學院, 福建泉州362300;2.上海交通大學電子信息與電氣工程學院,上海200240)
摘要: 針對網絡通信中異常節點的識別,傳統的基于規則和簽名的方式,或是只參考局部圖形特征的方法,在識別網絡中的關鍵用戶時都存在局限性。提出了一種基于圖論算法的異常節點檢測方法。首先,通過線下采集的真實局域網數據集生成圖網絡;利用網絡的多個圖形特征來定位異常節點,分析其可能存在的異常行為;其次在網絡公開數據集上進行實驗,以驗證檢測的效果;最后的測試結果證明,本方法可以在網絡通信中有效地定位異常節點,高效便捷,實用性佳。
中圖分類號:TP393.1
文獻標識碼:A
DOI:10.19358/j.issn.2097-1788.2023.07.007
引用格式:桂丹萍,費揚.基于圖論算法的網絡通信異常節點識別[J].網絡安全與數據治理,2023,42(7):43-48.
Identification of abnormal nodes in network communication based on graph theory algorithm
Gui Danping1,Fei Yang2
(1.School of General Education, Minnan Science and Technology University, Quanzhou 362300, China; 2.School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China)
Abstract: The traditional methods of identifying abnormal nodes in network communication, which rely on rules and signatures, or methods that only use partial graphical features, are limited when identifying key users. An anomaly node detection algorithm based on graph theory is proposed in this paper. Firstly local area network datasets collected offline are used to build a graph network; multiple graph features are analyzed to locate abnormal nodes in the network and analyze their potential abnormal behavior; secondly, experiments are conducted to test the detection effect on public network datasets. As a result of the final test results, it has proven to be efficient, convenient, and practical in locating abnormal nodes in network communication.
Key words : graph theory algorithm; abnormal detection; graph network generation; graph feature analysis

0    引言

隨著信息化時代的到來,網絡安全問題開始在全球大量的局域網中出現,不法分子利用網絡結構的漏洞對網絡內部的信息、設備甚至用戶進行攻擊,引發網絡異常,以達到竊取信息、癱瘓網絡等效果。為了提高網絡安全保障能力,需要利用大量數據進行網絡安全監測、風險評估和威脅畫像構建。在這個網絡安全檢測的全過程中,分析網絡通信節點的可靠性是非常重要的一環。因此,網絡安全的研究和應用變得至關重要。在真實環境中,尤其是在存有大量網絡節點的內部網絡中,很難預知并自動檢測可疑節點。如何對通信網絡流量實現安全監控并構建網絡節點的威脅畫像,很大程度上依賴于對于網絡異常節點的正確識別。



本文詳細內容請下載:http://m.xxav2194.com/resource/share/2000005419




作者信息:

桂丹萍1,費揚2 

(1.閩南科技學院通識教育學院, 福建泉州362300;2.上海交通大學電子信息與電氣工程學院,上海200240)


微信圖片_20210517164139.jpg

此內容為AET網站原創,未經授權禁止轉載。
主站蜘蛛池模板: 校园放荡三个女同学| 老湿机香蕉久久久久久| 天堂在线观看视频| 久久精品一区二区三区中文字幕 | wwwxxxx在线观看| 日韩欧美电影在线观看| 亚洲精品欧美精品日韩精品| 老色鬼久久亚洲av综合| 国产日韩欧美网站| 亚洲熟女乱色一区二区三区| 香港三级电影在线观看| 国产麻豆欧美亚洲综合久久| 三极片在线观看| 日韩无套内射视频6| 亚洲春色第一页| 看看黄色一级片| 国产亚洲精品拍拍拍拍拍| 1000又爽又黄禁片在线久 | 麻豆国产剧果冻传媒视频| 国产精品青青青高清在线观看| 一二三四社区在线视频社区 | 亚洲国产精品福利片在线观看| 精品久久久久久无码人妻| 国产产在线精品亚洲AAVV| 一级试看120秒视频| 夜夜高潮夜夜爽夜夜爱爱| 三上悠亚伦理片| 日产精品卡2卡三卡乱码网址 | а天堂中文地址在线| 无码国内精品人妻少妇蜜桃视频| 亚洲av无一区二区三区| 欧美疯狂ⅹbbbb另类| 伊人婷婷综合缴情亚洲五月| 老师好长好大坐不下去| 国产在线爱做人成小视频| 奇米精品一区二区三区在| 国语对白一区二区三区| www性久久久com| 性做久久久久久| 中文字幕无码毛片免费看| 日本特黄特色aaa大片免费|