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多聚类融合算法在频繁非法访问检测中的应用

甘迎辉 程永新 王梓 彭凯

中国电子科技集团公司第三十研究所 电子科技大学

针对频繁非法访问的检查问题，提供了一种机器学习方法来检测登录场景中的频繁非法访问活动。通过特征工程的方法分析登录日志数据，筛选提取有效特征，再使用聚类方法对登录特征数据进行检测，分类出正常用户和异常用户。为了提高无监督识别算法的精度，提出了多聚类融合的检测算法，从多个聚类算法的角度，精确识别出登录日志中的频繁非法访问用户。实验结果证明，该方法可以更准确地提取登录场景中各项指标异常的用户，并可以扩展适应其他频繁非法访问场景。
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【栏　目】 安全与保密
【分　类】 工程技术
【关键词】 非法访问 机器学习 多聚类融合 检测算法
【出　处】 《通信技术》2023年04期 第515-520页 （共6页）

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导出/参考文献
[1]甘迎辉，程永新，王梓，彭凯. 多聚类融合算法在频繁非法访问检测中的应用[J]. 通信技术 . 2023(04): 515-520.

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