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北京市教育委员会共建项目(353011535)
作品数:
1
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相关作者:
田盛丰
黄厚宽
魏小涛
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相关机构:
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2010
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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
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