【摘 要】
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用户行为感知是进行网络管理、安全检测以及应用趋势分析的基础.针对基于流量统计特征检测方法具有计算复杂度高和"概念漂移"的缺陷,提出了一种基于用户复杂网络图的用户行为
【机 构】
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国家数字交换系统工程技术研究中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(批准号:61372121);国家高技术研究发展计划(863计划)(批准号:2011AA01A103)资助项目
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用户行为感知是进行网络管理、安全检测以及应用趋势分析的基础.针对基于流量统计特征检测方法具有计算复杂度高和"概念漂移"的缺陷,提出了一种基于用户复杂网络图的用户行为感知机制算法(UBP-CN).算法将用户标识{IP,Port}和用户交互分别抽象为一个点和一条边,构建了用户复杂网络图;应用社团挖掘算法将复杂网络图划分为互不相交的行为子簇,使得用户之间的通信抽象为一种"社会团体";通过定义基于相对熵的"用户行为模式"(UBM),表征了各个子簇背后表现出的行为特性,并使用"UBM+Port"对各个子簇进行标签映射,实现了用户行为的有效感知.仿真结果表明:在不牺牲用户行为分类准确率的前提下,算法不仅能克服"概念漂移"问题,还能有效降低算法的计算复杂度.
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