10.3969/j.issn.1000-3428.2010.17.025
基于数据挖掘算法的入侵检测方法
K-Means和DBSCAN算法初始聚类中心的选择对数据挖掘结果的影响较大.针对上述问题,利用信息熵改进初始聚类中心选择方法,提高数据挖掘效率.将改进的K-Means算法与DBSCAN算法结合应用于入侵检测系统,对一个通用检测记录集进行异常检测测试,实验结果证明了该方法的有效性.
入侵检测系统、数据挖掘、异常记录、聚类算法
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TP309.2(计算技术、计算机技术)
2010-10-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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72-73,76