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申请/专利权人：浙江工业大学台州研究院
摘要：一种基于K‑means聚类算法的僵尸网络攻击检测方法，属于网络安全和机器学习技术领域。其包括以下步骤：1网络流图构建：定义网络流转化表，并基于网络流转化表构建网络流图；2提取图特征：基于网络流图提取出一组图特征；3特征向量生成：基于IG算法生成节点的特征向量表示；4模型训练与离群点检测：基于K‑means算法使用良性数据集进行模型训练，在进行检测时，如果节点不能归属到任何一簇中，则将该节点标记为异常节点。本发明通过构建网络流图，可以更好地帮助识别网络中的主机之间的通信模式；通过提取网络流图的一组特征，可以更好地捕获当前主机网络特征，能够更精确地表示系统行为；过学习系统的良性行为模式来进行异常检测，可以检测到未知的攻击模式。
主权项：1.一种基于K-means聚类算法的僵尸网络攻击检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1网络流图构建：定义网络流转化表，并基于网络流转化表构建网络流图；2提取图特征：基于网络流图提取出一组图特征；3特征向量生成：基于IG算法生成网络流图节点的特征向量表示；4模型训练与离群点检测：基于K-means算法构建检测模型，并使用良性数据集进行模型训练，在进行检测时，如果节点不能归属到任何一簇中，则将该节点标记为异常节点。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学台州研究院 一种基于K-means聚类算法的僵尸网络攻击检测方法
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