文档名：开源网络空间大数据暴力破解攻击识别算法设计
摘要：针对暴力破解攻击使网络安全面临重大风险问题,提出了开源网络空间大数据暴力破解攻击识别算法设计方案.构建开源网络空间数据信息模型,求出参变量矢量的集合,优化模型变量计算结果.基于蚁群算法将特征优化变换成路径搜索问题,先将网络暴力破解攻击特征当做是蚂蚁要访问的一个位置,再选择明确状态转移概率,将部分搜索细化,获得全局最优特征.利用信息增益法度量特征,求出数据集中各特征信息的增益,通过计算单一数据集中间值的函数,测量样本差异性,降低数据集合中的离群值,并与阈值比较识别出攻击行为.实验结果表明,所提算法能精准识别网络暴力破解攻击,识别率保持在95％以上,且误报率较低、识别效果最佳.
Abstract：Tosolvetheproblemthatbrute-forceattackposesamajorrisktonetworksecurity,thispaperproposesanopensourcebrute-forceattackrecognitionalgorithmforbigdataincyberspace.Theopensourcenetworkspacedatainformationmodelisconstructed,thesetofparametervectorsisobtained,andthecalculationresultsofmodelvariablesareoptimized.Basedonantcolonyalgorithm,thefeatureoptimizationistransformedintoapathsearchproblem.First,thebrute-forceattackfeatureisregardedasalocationtobevisitedbyants,andthenthestatetransitionprobabilityisselectedtorefinepartofthesearchtoobtaintheglobaloptimalfeature.Usingtheinformationgainmethodtomeasurefeatures,thegainofeachfeatureinformationinthedatasetisobtained.Bycalculatingthefunctionofthevaluesbetweensingledatasets,thesampledifferenceismeasured,theoutliervalueinthedatasetisreduced,andtheattackbehaviorisidentifiedbycomparingwiththethresholdvalue.Theexperimentalresultsshowthattheproposedalgorithmcanaccuratelyidentifythebrute-forceattack,therecognitionrateisabove95％,thefalsepositiverateislow,andtherecognitioneffectisthebest.
作者：李雪琛 张齐Author：LIXuechen ZHANGQi
作者单位：北京警察学院公安管理系,北京102202
刊名：吉林大学学报（信息科学版） ISTIC
Journal：JournalofJilinUniversity(InformationScienceEdition)
年，卷(期)：2023, 41(6)
分类号：TP393.0
关键词：开源网络 空间大数据 混沌同步方法 蚁群算法 暴力破解攻击 信息增益 网络攻击识别 特征选择
Keywords：opensourcenetwork spatialbigdata chaoticsynchronizationmethod antcolony bruteforceattack informationgain networkattackidentification featureselection
机标分类号：TP393.08TN915.08TP18
在线出版日期：2024年1月24日
基金项目：教育部哲学社会科学研究项目重大课攻关项目开源网络空间大数据暴力破解攻击识别算法设计[
期刊论文] 吉林大学学报（信息科学版）--2023, 41(6)李雪琛 张齐针对暴力破解攻击使网络安全面临重大风险问题,提出了开源网络空间大数据暴力破解攻击识别算法设计方案.构建开源网络空间数据信息模型,求出参变量矢量的集合,优化模型变量计算结果.基于蚁群算法将特征优化变换成路径搜...参考文献和引证文献
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