基于K-means 的网络安全算法研究

一、引言

数字化转型加速，恶意软件攻击也在不断升级。从简单的病毒木马事件到高级持续性威胁，从黑灰产到勒索软件，网络攻击手段日益复杂化、专业化，互联网黑灰产业链日渐完善，经济利益更加明确，给网络安全构成较大威胁。[1] 传统基于规则和特征匹配的网络安全防护方法，在面对新型未知攻击时往往显得力不从心，难以实时、精准地察觉异常。因此，探索更为智能、高效的网络安全算法迫在眉睫。K-means 聚类算法，凭借其对大规模数据的快速分类能力，通过将网络行为数据聚类，能够有效区分正常与异常模式，为及时发现和抵御网络攻击提供支撑。

二、K-means 算法原理

（一）基本概念

K-means 算法通过迭代的方式将数据点划分为 K 个簇群 , 使同一簇群内的点尽可能相似 , 不同簇群之间的点尽可能不同。[2] 数据点的相似程度通常通过定义某种距离度量来衡量，如欧几里得距离。算法初始阶段，需随机指定 K 个初始聚类中心，随后依据数据点与各中心的距离，将每个数据点分配到距离最近的簇中。完成分配后，重新计算各簇的中心位置，通常采用簇内数据点的均值作为新的中心。如此反复迭代，直至簇中心不再发生显著变化或达到预设的迭代次数为止。

（二）算法流程

1. 数据准备：收集网络流量相关数据，如数据包大小、传输频率、源IP 地址、目的IP 地址、端口号等特征信息，构建待分析数据集。

2. 中心初始化：随机选取K 个数据点作为初始聚类中心，由于初始中心的选取会影响算法的收敛速度和最终结果，可采用多次随机初始化取最优结果的策略。

3. 数据归类：针对数据集中的每个数据点，计算其与K 个聚类中心的距离，按照距离最近原则将其划分到相应的簇中。

4.中心更新：当所有数据点完成分配后，对于每个簇，重新计算其中心，通常取簇内所有数据点对应特征的平均值作为新的中心。

5. 迭代终止判断：比较本次迭代更新后的簇中心与上一次的簇中心，如果变化小于设定阈值或达到最大迭代次数，则算法收敛，输出聚类结果；否则，返回数据归类阶段继续迭代。

三、基于K-means 的网络安全算法设计

（一）网络流量数据特征提取

为有效应用 K-means 算法进行网络安全分析，精准提取网络流量关键特征至关重要。这些特征既要能够反映网络正常运行状态，又能敏锐捕捉异常行为。除数据包大小、传输频率等基本特征外，还可考虑流量持续时长、协议类型分布、TCP 连接的建立与拆除模式等。在复杂网络应用场景下，如视频流传输，可纳入视频帧率、分辨率变化等业务相关特征，构建全面的特征向量，为后续聚类分析奠定良好基础。

（二）基于K-means 的异常检测模型

1. 模型构建：将提取的网络流量特征数据作为输入，运行K-means 算法进行聚类。通常情况下，网络流量可分为正常流量和异常流量，故可先尝试设置 K=2 进行初步聚类。由于正常流量在数据中占比大且模式相对稳定，经过多次迭代后，会聚集形成一个较大且相对紧密的簇；而异常流量则会形成较小、离散度较高的簇。

2. 异常判定：根据聚类结果制定异常判定规则。简单的判定方式是计算各簇样本数量占比，将样本数量低于一定阈值（如 5% ）且与其他簇中心距离较远的簇判定为异常簇。一旦数据点被划分到异常簇中，则表明该网络流量可能存在安全风险。在现实中，大多数网络流量异常通常源于网络攻击，如网络扫描、蠕虫、病毒、僵尸网络、DDoS 等。[3]

（三）算法优化策略

1. 初始聚类中心优化：采用 K-means++ 算法改进初始聚类中心的选取方法。在初始化时，先随机选取一个数据点作为首个聚类中心，后续中心的选取则依据与已选中心距离平方和最大的原则，使初始中心在数据空间中分布更加均匀，有效减少算法迭代次数，加快收敛速度，提高异常检测的时效性。

2. 距离度量改进：除传统欧几里得距离外，针对网络流量数据特征间存在复杂相关性的特点，可引入马氏距离。马氏距离考虑了数据的协方差结构，能够更准确地衡量数据点间的相似性，有效提升聚类效果，进而增强异常检测的精准度。

3. 动态聚类调整：鉴于网络环境的动态变化特性，如网络应用更新、新设备接入等，可设置定期重新聚类机制。每隔固定时间间隔（如1 小时），重新采集网络流量数据并运行 K-means 算法，根据最新聚类结果更新异常判定标准。同时，引入增量学习机制，使算法能够及时适应新出现的少量异常流量，调整聚类模型，避免遗漏新型网络攻击。

四、实验验证与分析

（一）实验环境搭建

搭建模拟网络环境，包含多个主机、服务器及路由器、交换机等网络设备，模拟真实网络数据传输场景。利用 Iperf,Tcpreplay 等网络流量生成工具，生成包含正常业务流量（如网页浏览、文件下载、邮件收发等）和常见网络攻击流量（如 DDoS 攻击、端口扫描、蠕虫病毒传播等）的混合流量数据集。在网络关键节点部署基于 K-means 的网络安全监测系统，实现网络流量数据的实时采集与分析。

（二）性能指标选取

1. 准确率：衡量算法正确识别正常流量和异常流量的比例，即（真阳性 + 真阴性）/（真阳性 + 假阳性 + 真阴性 + 假阴性），准确率越高说明算法的整体判别能力越强。

2. 召回率：反映算法能够检测出的实际异常流量占所有异常流量的比例，即真阳性 /（真阳性 + 假阴性），召回率高意味着算法对异常流量的捕捉能力较好，漏检率低。

3.F1 值：综合考虑准确率和召回率的指标， F1=2^* 准确率 * 召回率 / （准确率 + 召回率），F1 值越大表明算法在两者间平衡性能越好。

4.检测时间：指网络流量进入监测系统到完成异常判定所花费的时间，检测时间越短，越能满足网络安全实时监测需求。 （三）实验结果对比

将基于 K-means 的网络安全算法与传统的基于特征匹配的网络安全防护方法（Snort 等入侵检测系统）进行对比实验。在相同的实验环境和流量数据集下，多次重复实验并记录各项性能指标。实验结果表明：

1. 准确率：经过优化的 K-means 算法达到约 90% ，较传统方法的 80% 有显著提升。K-means 算法通过聚类分析挖掘数据潜在异常模式，摆脱了对固定特征匹配的依赖，降低了误判率。

2. 召回率上：K-means 算法约为 85% ，高于传统方法的 70% 。其动态聚类调整和对新型攻击的适应能力，使其能更有效地发现隐蔽的未知攻击，减少漏检情况。

3.F1 值：K-means 算法的 F1 值为 0.87，高于传统方法的 0.75，表明该算法在准确率和召回率的综合性能上更优。

4. 检测时间：K-means 算法平均检测时间控制在 10 毫秒以内，与传统方法相当，通过 K-means++ 等优化策略，算法能够快速收敛，满足实时监测要求。

五、结论与展望

本研究表明，K-means 算法在网络异常检测和入侵防范等网络安全领域具有显著应用价值。通过合理的特征提取、模型构建和算法优化，能够有效提升网络安全防护的准确率、召回率和响应速度，为应对复杂网络攻击提供了新途径。然而，随着物联网、云计算、边缘计算等新兴技术的发展，网络安全面临新的挑战。未来研究需结合这些新技术特点，进一步优化 K-means 算法。相信随着研究的深入，基于 K-means 的网络安全算法将在保障网络安全、推动网络技术发展中发挥更大作用。

参考文献：

[1] 萧海川 , 孙飞 , 尹思源 , 等 . 警惕网络安全五大新风险 [J]. 中国军转民 ,2025,(09):8-11.

[2] 戴昀 . 基于大数据的 K-means 聚类算法的网络安全监测应用研究 [J]. 信息记录材料 ,2023,24(4):140-142.

[3] 李海龙 , 崔治安 , 沈燮阳 . 网络流量特征的异常分析与检测方法综述 [J].信息网络安全 ,2025,25(02):194-214.