【摘 要】
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传统方法在检测网络漏洞时,过程较为复杂,且检测存在局限性、精准度低的问题,设计基于网络态势数据挖掘的漏洞检测系统。通过分析数据准备、挖掘与评估展示三个步骤对风险数
【基金项目】
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2019年度河南省高等学校青年骨干教师培养计划:大数据环境下的应用型本科在线课程教育平台研究(2019286),黄河交通学院:计算机科学与技术重点学科(201902),焦作市工程技术中心科研项目:焦作市面向现代物流服务的RFID工程技术研究中心(201834)
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传统方法在检测网络漏洞时,过程较为复杂,且检测存在局限性、精准度低的问题,设计基于网络态势数据挖掘的漏洞检测系统。通过分析数据准备、挖掘与评估展示三个步骤对风险数据做聚类处理,为漏洞数据的挖掘提供帮助,减少运算量,并针对聚类结果采用关联挖掘方法做聚类跟踪,明确漏洞范围;分析检测系统特点,设计系统的总体结构框架,建立检测数据库;分别从静态模块、漏洞扫描与页面展示模块三方面实现漏洞检测系统的设计。仿真实验结果表明,该系统实现了高检测效率、低错误率的漏洞自动化检测,为解决各类网络安全问题奠定了基础。
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