李新宇
- 作品数：2 被引量：5H指数：2
- 供职机构：中南林业科技大学计算机与信息工程学院更多>>
- 发文基金：湖南省教育厅科研基金更多>>
- 相关领域：轻工技术与工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于加权特征的无监督模糊聚类入侵检测研究被引量：3
- 2011年
- 鉴于网络入侵检测数据样本特征属性的异构性及贡献率不同,提出一种加权特征的异构数据相似性度量法来反应网络数据样本间的相似程度.针对基于模糊C-均值聚类的网络入侵检测算法聚类数目难以确定的问题,提出了一种自动确定最佳聚类数的无监督模糊聚类入侵检测算法.通过KDDcup1999数据集的仿真对比实验,结果表明本文算法能找到最佳聚类数,并有效提高了聚类入侵检测的检测度.
- 周铁军李新宇
- 关键词：入侵检测模糊C-均值聚类初始聚类中心聚类数
- 基于RBF神经网络的入侵检测优化算法研究被引量：2
- 2011年
- 入侵检测系统在保障信息安全方面起着重要的作用,对入侵检测系统智能性的研究是当前信息安全领域的研究热点。针对入侵检测系统存在的高漏报率和误报率等缺点,在对RBF(Radial Basic Functions径向基函数)神经网络优化算法进行对比研究的基础上,利用遗传算法优化传统RBF算法的网络初始权重,成功地将GA-RBF算法运用到入侵检测中去。实验结果表明,将GA-RBF算法运用到入侵检测模型中,可以较好地提高入侵检测的效率,降低误警率。
- 李新宇周铁军
- 关键词：入侵检测RBF神经网络遗传算法
