基于M-ATS的动态网络伪装攻击挖掘算法

摘要：

为了解决动态网络数据复杂性、伪装攻击难以识别的问题,提出了基于M-ATS的动态网络伪装攻击挖掘算法.采用转化动态网络中字符型数据的方式,去除数值型数据冗余特征,归一化预处理动态网络数据,并采用k-means聚类算法对动态网络数据进行增益,获取伪装攻击的有效节点数据,利用M-ATS模型对动态网络节点的数据进行伪装攻击信息挖掘,通过迭代优化的方式确定M-ATS模型的全局最优参数,结合动态网络各个节点相关回报值的波动性,获取具体伪装攻击信息特征,实现对伪装攻击的准确挖掘.仿真测试结果表明,算法对动态网络安全态势值的计算结果与伪装攻击的结果具有较高的拟合度,应用效果良好,可以为动态网络伪装攻击挖掘提供参考.

关键词：动态网络、伪装攻击、归一化、k-means聚类算法、回报值、自适应

所属期刊栏目：39

分类号：TP393.1(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-04-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：21-24,58