IP黑名单关联聚类算法对恶意簇检测的优化研究

• 作者: 刘云 肖添
• 来源期刊: 四川大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: IP黑名单 关联聚类算法 恶意簇 IP-IP无向图
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 电子信息科学
• 页码范围: 91-98
• 页数: 8页
• 分类号: TN929.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.19907/j.0490-6756.2021.013003

摘要

互联网中复杂的恶意活动都是由IP地址集群共同执行的,通过处理在网络中收集的数据来寻找恶意IP簇成为重要的研究方向.提出一种IP黑名单关联聚类算法(IPBACA),首先,构建IP-IP无向图;然后,利用测量统计相关性来测量IP黑名单与IP的相关性,并使用给定的IP黑名单来找到最佳阈值得出IP簇,判断其标准化残差是否达标;最后,识别出具有高精度的恶意簇.仿真结果表明,对比ICAMO算法,CAIIB算法和DABR算法,本文提出的IP-BACA算法在精确率、召回率、F1指标和归一化互信息等4个主要性能指标方面均有明显改善,显著提高了对检测恶意簇的检测能力.