基于免疫遗传聚类的异常检测系统

摘要：

免疫算法是在保留遗传算法优良特性的基础上有目的、有选择的利用待求问题中的特征信息来抑制进化过程中出现的种群退化现象,算法核心是免疫算子(接种疫苗和免疫选择)的构造.基于免疫遗传算法的聚类不仅能够有效克服传统聚类方法对初始化敏感、依赖聚类原型、进化后期容易早熟等缺点,而且聚类结果能够快速收敛到全局最优.本文将这种聚类方法用于网络异常检测中,构造基于免疫遗传聚类的异常检测系统,该系统可实现对海量异构多维原始数据的异常检测,并且能够检测到网络未知攻击.本文在KDD CUP99数据集中进行了对比仿真实验,实验结果表明该算法能够得到较高的已知攻击和未知攻击检测率以及较低的误警率,检测系统性能优良.

关键词：免疫算法、遗传算法、聚类分析、异常检测

所属期刊栏目：13

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2008-04-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：103-108