基于行为检测与机器学习算法的虚拟服务器安全保护

摘要

本文提出了一种基于机器学习和行为检测相结合的方法,用于实现虚拟服务器网络的安全保护。首先,通过抓包技术采集虚拟服务器网络的数据流量,并提取相关的特征信息;其次,对这些特征信息进行数据清洗和预处理,为后续的分类分析做好准备;然后,采用基于密度聚类算法的行为检测方法,对数据包进行分析和处理,以识别出潜在的攻击行为;最后,基于所提取的特征信息构建了分类模型,以区分正常流量和攻击流量。实验结果表明,该方法可以有效地保护虚拟服务器网络的安全。