基于风险数据挖掘追踪的云计算网络漏洞检测技术

摘要

在对云计算网络漏洞进行检测的过程中,涉及的数据量巨大,传统方法依据先验知识建立云计算网络漏洞库,通过和漏洞库的匹配实现漏洞检测,实现过程非常复杂,且建立的漏洞库也存在局限性,检测精度低,因此,提出一种基于风险数据挖掘追踪的云计算网络漏洞检测技术。将特征相关性看作是计算数据差异的依据对风险数据进行初聚类,将和风险数据有较大差异的正常数据剔除,完成初步的处理。引入模糊关联规则,依据风险数据属性关联规则,对经初聚类处理后的风险数据进行挖掘追踪,构成云计算网络漏洞数据库,通过隶属度分布函数对漏洞数据库的连续属性进行模糊处理,依据模糊关联规则挖掘构建云计算网络存在漏洞状态时的关联规则集,用相似度对云计算网络当前状态和存在漏洞状态的背离程度进行描述,实现云计算网络的漏洞检测。仿真实验结果表明,所提方法具有很高的检测精度和检测效率。