[發明專利]基于分數階微積分數算法的網絡入侵安全數據處理方法

在審

• 申請號: 201910331482.1
• 申請日: 2019-04-24
• 公開（公告）號: CN110086801A
• 公開（公告）日: 2019-08-02
• 發明（設計）人: 韋鵬程;黃思行;趙宇
• 申請（專利權）人: 重慶第二師范學院
• 主分類號: H04L29/06
• 分類號: H04L29/06;G06F17/13;G06F17/11;G06F16/2458
• 代理公司: 重慶市信立達專利代理事務所(普通合伙) 50230
• 代理人: 包曉靜

本發明屬于計算機網絡安全技術領域，公開了一種基于分數階微積分數算法的網絡入侵安全數據處理方法；通過掃描一遍得到length＝1的序列模式；用三角矩陣記錄這些信息就，再次掃描數據庫，M矩陣就構造完成；對每個length?2序列模式建立投影數據庫；挖掘L?1頻繁項集子程序均改為當前p_ref_lx參數，當前Prefix為null，則本次直接對原始序列數據庫進行挖掘；當前Prefix為非空，則對影數據庫進行挖掘，掃描原始序列，對庫中的每個序列先匹配Prefix，記錄Prefix之后的元素信息，查找以當前Prefix長度增加1的序列為前綴的頻繁序列；舍棄非頻繁項與引進相關度。提高了入侵檢測系統的效率。

技術領域

本發明屬于計算機網絡安全技術領域，尤其涉及一種基于分數階微積分數算法的網絡入侵安全數據處理方法。

背景技術

目前，最接近的現有技術：分數階微積分這一重要的數學分支，其誕生在 1695年，幾乎和經典微積分同時出現。那一年，德國數學家和法國數學家通信，探討當導數的階變為1/2時，其意義是什么。當時德國數學家也不知道定義與意義，只是回復道：“”這會導致悖論，終有一天將會是一個很有用的結果”。分數階微積分狹義上主要包括分數階微分與分數階積分，廣義上同時包括分數階差分與分數階和商。由于近一些年分數階微積分的理論成功應用到各大領域中，人們逐漸發現分數階微積分能夠刻畫自然科學以及工程應用領域一些非經典現象。

隨著Internet技術的飛速發展和計算機的廣泛應用，網絡信息系統的安全問題日益凸現。為了保證計算機系統及其相互間的數據通信安全，對網絡入侵行為實施有效地監控與防范，研究人員設計了諸多類型的安全保障策略。入侵檢測被視為信息安全保障體系的一個重要環節，是近幾年網絡安全領域的研究熱點。在海量的網絡數據中對網絡系統實施動態監控與檢測，對所涉及到的算法在效率上提出了更高的要求。隨著數據挖掘技術的發展，挖掘能力大幅提升，將其應用于入侵檢測，較其他技術有著很大的優勢，能更好地滿足系統的實時性要求。信息安全領域，網絡攻擊性判別及防護，通常被作為網絡安全的重點攻關主題。基于網絡異常流量分析，并結合數據挖掘技術實時分析網絡用戶行為，進一步建立網絡安全多維分析模型，從而主動檢測及防護網絡攻擊行為，成為有效的企業網絡安全自防御架構。

近年來，我國很多學者對網絡安全預測模型進行了研究，并取得了一定的研究成果。有學者提出了一種網絡評估模型。這種模型能對網絡安全態勢進行評估。它首先建立了一個網絡安全監控平臺，該平臺可以將防火墻數據和入侵檢測系統的數據進行總結。通過把相應的網絡安全信息進行量化，從而對網絡安全威脅進行評估。這是網絡安全態勢的初級模型，該模型可以對網絡安全起到預測作用。隨著相關研究的發展，北京理工大學研發出了一種局域網評估系統。它通過對整個局域網進行檢測，將數據進行反饋，從而得到相應的信息。這個模型不僅可以對以前的網絡安全態勢進行評估，分析網絡中出現的狀況、風險、問題等，還可以對未來網絡安全進行預測，預測未來發生重大網絡事件的概率。還有部分學者提出了一項新的研究，根據網絡本身的攻擊性增長來鎖定攻擊目標。通過鎖定的目標進行分析，確定攻擊的來源并生成新的模型。該模型可以利用最小的代價和環境改變對網絡安全態勢進行合理分析。截止到現在，大部分的學者對網絡安全態勢的預測采用的模型都類似。灰色模型、時間序列、BP神經網絡、回聲網絡、遺傳算法以及馬爾科夫鏈等算法都是常用的預測模型。而對于數據挖掘的分數階微積分算法的網絡安全研究比較少。

綜上所述，現有技術存在的問題是：網絡安全問題的嚴重化和頻繁化，給社會造成一定程度的影響和損失；網絡攻擊的來源擁有不定性、網絡安全問題的出現又擁有隨機性，簡單的防御措施并不能對網絡的整體安全進行全方面的保障。

發明內容

針對現有技術存在的問題，本發明提供了一種基于分數階微積分數算法的網絡入侵安全數據處理方法。

本發明是這樣實現的，一種基于分數階微積分數算法的網絡入侵安全數據處理方法，所述基于分數階微積分數算法的網絡入侵安全數據處理方法包括：