摘要: 在校园网中，运行着多个硬件设备，设置不同的策略来控制和监控上网用户的过程，比如防火墙用来保护专门的服务器，限定只能访问特定的服务(例如HTTP、MAIL、DNS等)；入侵保护系统可以对单个访问用户或者单个服务器做更加详细和严格的策略，能够检测到... 展开 在校园网中，运行着多个硬件设备，设置不同的策略来控制和监控上网用户的过程，比如防火墙用来保护专门的服务器，限定只能访问特定的服务(例如HTTP、MAIL、DNS等)；入侵保护系统可以对单个访问用户或者单个服务器做更加详细和严格的策略，能够检测到用户的攻击和破坏行为，并采取一定的措施来保护网络;交换机和路由器能在每个端口上对终端用户进行访问控制；还有身份认证系统，可以对上网用户进行网络访问、上网时限等控制。用户访问网络时，数据包经过相应的硬件，触发预设的策略，决定数据包是否允许通过，硬件设备将过程按照一定的格式记录在日志中。 日积月累，校园网硬件设备积累了大量的用户上网数据，这些数据往往是作为一种事后算账的依据，只有出现了问题才去关注历史记录，而很多问题本应该在萌芽阶段就可以解决的。这些历史记录蕴藏着丰富的、有用的知识，可以帮助网络管理者对上网用户进行分析，评估校园网运行状况，查找校园网隐患，及时制定策略，保障校园网的稳定运行，提升网络服务质量。 本课题就是通过对校园网认证计费服务器中的日志进行研究，分析用户的上线时间，源IP地址，登录的帐号，访问的目的IP地址，通过数据挖掘的方式，对用户进行聚类，并分析不同类别间的区别及原因，为制定合理的计费和访问控制策略提供决策依据，从而达到优化网络，提高网络服务质量的目的。 本文的主要内容有: 1.介绍了用户行为和数据挖掘的研究状况，阐述了课题研究的意义，提出的本文需要解决的主要问题。 2.介绍了数据挖掘的方法和技术，详细介绍了数据挖掘过程中数据预处理的方法和聚类算法。 3.具体阐述了网络用户行为分析系统的设计思想，提出了用户行为聚类分析系统的结构。利用Visual Studio2005数据挖掘工具来实现了数据的采集、数据预处理、K-means聚类算法的流程以及详细的聚类过程。 4.通过对实验结果的分析，发现类别间的差异，分析异常用户的原因，发现校园网用户行为的总体规律。 收起