基于改进模糊C均值聚类算法的云计算入侵检测方法

发布时间：2018-01-14 10:49

本文关键词：基于改进模糊C均值聚类算法的云计算入侵检测方法　出处：《中南大学学报(自然科学版)》2016年07期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对标准模糊C均值聚类算法(FCM)在云计算平台下的入侵检测中存在检测精度不高等问题,提出一种基于目标函数优化模糊C均值聚类算法的云计算入侵检测模型。该模型采用核函数增强FCM算法的寻优能力,根据Mercer核定义优化FCM算法的目标函数,使用拉格朗日数乘法求得聚类中心和隶属度矩阵,有效降低算法的复杂度。研究结果表明:所提出的基于目标函数优化的FCM算法与传统的FCM算法相比,对云计算网络入侵检测的准确率较高,具有更好的收敛性能。
[Abstract]:In view of the standard fuzzy C-means clustering algorithm (FCM) in cloud computing platform of intrusion detection there are some problems such as low detection accuracy. A cloud computing intrusion detection model based on objective function optimization fuzzy C-means clustering algorithm is proposed, in which kernel function is used to enhance the optimization ability of FCM algorithm. The objective function of the optimization FCM algorithm is defined according to the Mercer kernel, and the clustering center and membership matrix are obtained by Lagrange number multiplication. The research results show that the proposed FCM algorithm based on objective function optimization is more accurate than the traditional FCM algorithm in cloud computing network intrusion detection. It has better convergence performance.
【作者单位】：网络侦查技术湖南省重点实验室;网络犯罪侦查湖南省普通高等学校重点实验室;湖南警察学院信息技术系;湖南大学信息科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61471169) 湖南省自然科学基金资助项目(2016JJ2029) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(531107040201)~~
【分类号】：TP393.08;TP311.13
【正文快照】： (1.网络侦查技术湖南省重点实验室,湖南长沙,410138;2.网络犯罪侦查湖南省普通高等学校重点实验室,湖南长沙,410138;3.湖南警察学院信息技术系,湖南长沙,410138;4.湖南大学信息科学与工程学院,湖南长沙,410082)随着全球逐渐进入互联网时代,网络安全问题也逐渐变得越来越突出。

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