基于加权特征的无监督模糊聚类入侵检测研究

摘要：

鉴于网络入侵检测数据样本特征属性的异构性及贡献率不同,提出一种加权特征的异构数据相似性度量法来反应网络数据样本间的相似程度.针对基于模糊C-均值聚类的网络入侵检测算法聚类数目难以确定的问题,提出了一种自动确定最佳聚类数的无监督模糊聚类入侵检测算法.通过KDDcup1999数据集的仿真对比实验,结果表明本文算法能找到最佳聚类数,并有效提高了聚类人侵检测的检测度.

关键词：入侵检测、模糊C-均值聚类、相似性测度、初始聚类中心、聚类数

所属期刊栏目：33

分类号：TS195.2(纺织工业、染整工业)

资助基金：湖南省教育厅资助项目07C806

在线出版日期：2011-08-17（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：98-102