[发明专利]网络安全性验证系统无效
| 申请号： | 201610540807.3 | 申请日： | 2016-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN105959316A | 公开（公告）日： | 2016-09-21 |
| 发明（设计）人： | 不公告发明人 | 申请（专利权）人： | 吴本刚 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06 |
| 代理公司： | 北京高航知识产权代理有限公司 11530 | 代理人： | 赵永强 |
| 地址： | 315200 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了网络安全性验证系统，包括：数据捕获模块，用于对进出系统的可疑流量和异常行为进行捕获，形成样本数据；数据预处理模块，用于对样本数据进行筛选预处理，去除样本数据中的噪声数据，然后对样本数据进行降维处理；行为分析模块，用于采用改进的K‑means聚类方法对预处理后的样本数据进行聚类分析，并基于人工神经网络算法进行攻击行为检测，识别网络中潜在的未知攻击。本发明能够对已知和未知网络攻击进行检测，通过改进的K‑means聚类方法对预处理后的各种进出系统的网络可疑流量和异常行为的样本数据进行聚类分析，可以准确的将各种类型的网络攻击区分开，从而达到很高的准确率和很低的误报率。 | ||
| 搜索关键词： | 网络 安全性 验证 系统 | ||
【主权项】：
网络安全性验证系统，其特征在于，包括数据捕获模块、数据预处理模块、行为分析模块；所述数据捕获模块用于对进出系统的可疑流量和异常行为进行捕获，形成样本数据；所述数据预处理模块，用于对样本数据进行筛选预处理，去除样本数据中的噪声数据，然后对样本数据进行降维处理；所述行为分析模块，用于采用改进的K‑means聚类方法对预处理后的样本数据进行聚类分析，并基于人工神经网络算法进行攻击行为检测，识别网络中潜在的未知攻击。
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