改进的聚类算法在入侵检测中的应用

摘要：

入侵检测系统通过收集、分析网络数据,从而发现可能的入侵.数据挖掘中的聚类算法是一种无监督分类方法,可以很好地融合于入侵检测系统中.文中分析了经典聚类算法在入侵检测应用中所存在的问题,并探讨了改进方法.通过对经典关联、聚类算法的改进和优化,从而解决了聚类算法固有的无法预知最佳聚类个数和分类过细的问题,因此降低了漏报和误报率,提高了入侵检测的效率.对KDD CUP1999数据集的仿真实验结果表明,该算法可以得到较理想的聚类,对入侵有较好的检测效果,说明该方法行之有效.

关键词：网络安全、入侵检测、入侵防护、数据挖掘、聚类算法

所属期刊栏目：7

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：山东省教育厅自然科学研究计划项目J09LG70

在线出版日期：2012-02-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：6616-6617,6631