基于行为检测与机器学习算法的虚拟服务器安全保护  

作　　者：朱强[1] 

机构地区：[1]吉首大学张家界学院,湖南省张家界市427000

出　　处：《电子技术与软件工程》2023年第4期17-20,共4页ELECTRONIC TECHNOLOGY & SOFTWARE ENGINEERING

基　　金：湖南省教育厅科研一般项目《基于计算机拦截算法下网络安全与漏洞扫描技术研究》(项目编号:19C1540)的研究成果。

摘　　要：本文提出了一种基于机器学习和行为检测相结合的方法,用于实现虚拟服务器网络的安全保护。首先,通过抓包技术采集虚拟服务器网络的数据流量,并提取相关的特征信息;其次,对这些特征信息进行数据清洗和预处理,为后续的分类分析做好准备;然后,采用基于密度聚类算法的行为检测方法,对数据包进行分析和处理,以识别出潜在的攻击行为;最后,基于所提取的特征信息构建了分类模型,以区分正常流量和攻击流量。实验结果表明,该方法可以有效地保护虚拟服务器网络的安全。

关 键 词：机器学习 行为检测 特征提取 分类模型 虚拟服务器 

分 类 号：TP393.08[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP368.5[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]