摘要
本发明公开一种基于ε机的未知流量聚类识别方法,包括步骤:S1对网络流量进行自适应抽样,得到流量数据样本;S2从所述流量数据样本中提取特征序列;S3将所述特征序列转换为符号序列;S4通过对所述符号序列执行因果状态分割重构算法,构建所述符号序列的ε机,获得该ε机所对应的因果态集;S5基于所述因果态集,计算输出表示流量模式的特征向量;S6计算不同特征向量之间的距离,记为相似性距离;S7将所述相似性距离与预设阈值进行比较,根据比较结果判断流量模式类别,完成对未知流量的聚类识别。本发明能够实现对未知流量的高效、精准识别,本发明还提供一种应用防火墙系统和计算机可读存储介质,同样具有上述有益效果。
技术关键词
聚类识别方法
防火墙系统
序列
强制访问控制
重构算法
符号
统计工具
监控模块
统计特征
可读存储介质
模式
样本
计算机
无干扰
数据
时序
关系
策略
数值
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上下文特征
识别系统
文本
特征提取模块
可视化方式
地质灾害预警方法
湿陷性黄土
数据
时序
地质灾害预警技术
光伏电站
统计预测方法
功率
分布式光伏系统
序列
风险
阈值分割方法
分布直方图
生成道路
蒙特卡洛树