基于聚类的无监督式入侵检测算法研究

发布时间：2017-10-24 08:22

  本文关键词：基于聚类的无监督式入侵检测算法研究

  更多相关文章： 无监督式检测 特征表述 独异点检测 过滤规则 异常相关性

【摘要】：研究基于无监督式聚类的入侵检测算法,提出一种无监督式方法来检测和鉴定未知的异常行为。该方法不依赖于具有标签的数据流。这种无监督的检测采用的是健壮的数据聚类技术,并结合了证据累积的子空间聚类和交互式聚类结果协同的方法来探测性地识别网络数据流量的异常。实验结果表明该无监督式检测技术提高了检测的鲁棒性,检测到的异常行为特征是通过构建高效规则来描述的。检测过程和特征表述的性能在实时网络环境下得到验证。
【作者单位】： 泰山学院数学与系统科学学院;
【关键词】： 无监督式检测 特征表述 独异点检测 过滤规则 异常相关性
【基金】：山东省泰安市科技计划发展项目(20131018)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 0引言网络异常检测对于当前网络来说已经变得非常重要,从无恶意的突发事件到DDoS之类的网络入侵,网络流量的异常行为都对网络的性能和完整性产生非常严重的不利影响。基于监督式学习方法为了表示正常行为的特征,使用的是已经打上标签的数据来训练基准模型。这样的方法是可以检

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本文编号：1087902