基于数据流聚类算法的网络异常检测系统设计  

System Design on the Network Anomaly Detection Based on Data Stream Clustering Algorithm

作　　者：莫徽忠[1] MO Hui-zhong(Liuzhou Vocational ＆ Technical College, Liuzhou Guangxi 545006, Chin)

机构地区：[1]柳州职业技术学院,广西柳州545006

出　　处：《柳州职业技术学院学报》2017年第3期99-103,共5页Journal of Liuzhou Vocational & Technical College

基　　金：基金项目:2014广西高校科学技术研究(LX2014533)

摘　　要：为保障校园网络信息安全和提高其带宽使用效率,采用sniffer流量方法采集数据,通过Clu Stream聚类算法进行聚类处理,实现对校园网络数据流的异常检测。通过对端口数据流进行检测,表明系统能够发现异常数据并给出预警信息。To protect the campus network information security and improve the bandwidth efficiency, sniffer flow method is used to col- lect data, and CluStream clustering algorithm is used to cluster the data of campus network. By detecting the port data stream, it indicates that the system can detect the abnormal data and give the warning information.

关 键 词：聚类算法 网络数据流 网络安全 

分 类 号：TP393.08[自动化与计算机技术—计算机应用技术]