基于改进的K-means入侵检测算法

摘要：

传统K-means算法应用于入侵检测,存在聚类数目难以估计的缺点,导致入侵检测效果不佳.针对这个问题,提出了一种改进的K-means入侵检测算法.算法根据有效性指标确定最优的聚类数目;依据各维特征对聚类效果的影响进行加权;引入三支决策聚类方法改善聚类效果.在kddcup99数据集的实验结果表明,与传统K-means算法相比,改进后的K-means算法提高了入侵检测的检测率,降低了其误报率.

关键词：入侵检测;K-means;有效性指标;特征加权;三支决策

所属期刊栏目：49

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目"基于鲁棒表现建模的目标跟踪方法研究"编号:61772244

在线出版日期：2021-12-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2184-2188