10.3969/j.issn.1008-0570.2009.03.024
一种改进的基于密度聚类的入侵检测算法
密度聚类算法DBSCAN是一种有效的聚类分析方法.本文构建了网络入侵检测系统模型,并将一种改进的基于密度聚类的入侵检测算法IDBC应用于检测引擎设计.IDBC算法改进了网络连接记录的距离计算方式,并在DBSCAN聚类结果的基础上,进行聚类合并.实验结果表明,与DBSCA2N算法相比,1DBC显著降低了入侵检测的误报率,提高了入侵检测系统的性能.
入侵检测、密度聚类、数据挖掘
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TP393.08(计算技术、计算机技术)
2009-04-03(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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