邻域模型在入侵检测中的应用

发布时间：2018-05-07 02:05

  本文选题：邻域模型 + 入侵检测　； 参考：《内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版)》2015年04期

【摘要】：根据对象邻域的分离度和耦合度确定初始聚类中心,提出一种基于邻域模型的k-means改进算法,并以KDD CUP 99数据集为对象,对入侵检测进行了仿真实验.结果显示,改进后的算法在入侵检测率和误检率方面均优于IKCM算法和传统的k-means算法.
[Abstract]:According to the separation degree and coupling degree of object neighborhood, the initial clustering center is determined, and an improved k-means algorithm based on neighborhood model is proposed. The intrusion detection is simulated by taking KDD CUP 99 dataset as an object. The results show that the improved algorithm is superior to the IKCM algorithm and the traditional k-means algorithm in intrusion detection rate and false detection rate.
【作者单位】： 山西大学商务学院;山西大学计算机与信息技术学院;
【基金】：山西省高等学校科技创新项目(20131111) 山西大学商务学院基金项目(2012011,2014010)
【分类号】：TP393.08

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1854904