基于模糊C均值聚类的动态取证分析技术

实施动态取证的关键是如何从海量的数据中实时挖掘有效犯罪入侵证据信息。基于已有取证数据分析方法的不足,提出利用模糊C均值聚类方法对证据信息记录进行实时分析,从而发现犯罪攻击异常的网络行为模式。通过对CUP99数据集的检测试验表明该方法不但可行而且准确性及效率较高。