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北京市教育委员会共建项目(353011535)

作品数:1 被引量:2H指数:1
相关作者:田盛丰黄厚宽魏小涛更多>>
相关机构:北京交通大学更多>>
发文基金:北京市教育委员会共建项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇异常检测
  • 1篇入侵
  • 1篇网络
  • 1篇网络入侵
  • 1篇网络异常
  • 1篇网络异常检测
  • 1篇聚类
  • 1篇半监督聚类

机构

  • 1篇北京交通大学

作者

  • 1篇魏小涛
  • 1篇黄厚宽
  • 1篇田盛丰

传媒

  • 1篇铁道学报

年份

  • 1篇2010
1 条 记 录,以下是 1-1
排序方式:
基于半监督聚类的网络入侵检测算法被引量:2
2010年
入侵检测是维护网络安全的重要技术手段之一。本文提出一种聚类算法:k-cubes,用于网络异常检测。算法采用基于网格的方法对网络连接数据进行预处理,然后以网格为数据处理单位进行聚类,在聚类过程中通过动态合并与分裂自动决定聚类的数目。在此基础上给出了半监督k-cubes聚类算法,并根据聚类的结果生成检测规则。k-cubes聚类算法适合处理高维并且含有多值字符属性的大数据量数据,同时具有输入参数少等特点。在KDD99入侵检测数据集上的实验结果显示,算法获得95.82%的检测率和1.25%的误报率,并且在识别新入侵的能力上,算法检测到17种新入侵中的15种。
魏小涛黄厚宽田盛丰
关键词:网络异常检测半监督聚类
共1页<1>
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