云网安全服务可视化监测方法

来源：计算机技术与发展杂志2023年第10期北京时间：

作者：杨波;徐胜超

单位：广州华商学院 数据科学学院,广东 广州摇 511300 Author(s): YANG Bo;XU Sheng-chao School of Data Science,Guangzhou Huashang College,Guangzhou 511300,China 关键词: 安全服务分区;路由分段技术;确定型云网服务保护架构;优先级服务;信息熵挖掘 Keywords: security service partition;routing segmentation technology;deterministic cloud network service protection architecture;priorityservice;information entropy mining 分类号: TP393. 0;TN929. 5 DOI: 10. 3969 / j. issn. 1673-629X. 2023. 10. 013 摘要: 为了提升云网安全服务的可靠性,降低监测耗时,提出基于 SRv6 技术的云网安全服务可视化监测方法。 首先,基于 SRv6 技术构建云网架构,通过设置软件-硬件路由装置对云网的安全服务做分区处理,通过分区处理提高云网安全服务质量;其次,云网安全服务智能分区后,采用小波变换算法对云网中的流量数据实行降噪处理,避免噪声对可视化监测过程产生影响;然后,通过奇数序列来预测偶数序列,通过偶数序列来预测奇数序列,引入预测算子作为预测方向,并通过线性搜索方法在校正方向与预测方向的多目标成像中寻找最佳预测点;最后,采用三维可视化的监测机制,结合信息熵挖掘算法,实现云网安全服务的可视化监测。 实验结果显示,该方法的监测效果好、监测时间短。 所提的可视化监测方法可以解决流量差异性、不同服务类型、冗余性等问题的干扰。

摘要：为了提升云网安全服务的可靠性,降低监测耗时,提出基于 SRv6 技术的云网安全服务可视化监测方法。 首先,基于 SRv6 技术构建云网架构,通过设置软件-硬件路由装置对云网的安全服务做分区处理,通过分区处理提高云网安全服务质量;其次,云网安全服务智能分区后,采用小波变换算法对云网中的流量数据实行降噪处理,避免噪声对可视化监测过程产生影响;然后,通过奇数序列来预测偶数序列,通过偶数序列来预测奇数序列,引入预测算子作为预测方向,并通过线性搜索方法在校正方向与预测方向的多目标成像中寻找最佳预测点;最后,采用三维可视化的监测机制,结合信息熵挖掘算法,实现云网安全服务的可视化监测。 实验结果显示,该方法的监测效果好、监测时间短。 所提的可视化监测方法可以解决流量差异性、不同服务类型、冗余性等问题的干扰。

关键词：安全服务分区;路由分段技术;确定型云网服务保护架构;优先级服务;信息熵挖掘