基于聚类优化的无监督入侵检测在高校网络中的应用

发布时间：2018-05-21 04:30

  本文选题：高校网络 + 入侵检测　； 参考：《科技通报》2013年06期

【摘要】：高校网络开放性较强,导致入侵特征的多样性,很难建立统一的训练入侵检测模型,造成高校网络入侵检测存在弊端。本文提出一种基于无监督聚类关联的优化入侵检测算法,在建立的关联网络中对数据进行聚类分析,运用分层聚类方法分析网络,完成数据模型的建立。仿真实验表明,这种无监督入侵检测模型方法,克服了高校网络外网访问数据的识别特性不明显的问题,提高了高校网络入侵检测的准确率,取得了满意的结果。
[Abstract]:It is difficult to establish a unified training intrusion detection model, which leads to the diversity of intrusion characteristics, which leads to the drawbacks of network intrusion detection in colleges and universities. In this paper, an optimal intrusion detection algorithm based on unsupervised clustering association is proposed. The data is clustered in the established network, and the hierarchical clustering method is used to analyze the network to complete the establishment of the data model. The simulation results show that this unsupervised intrusion detection model method overcomes the problem that the identification characteristics of the access data are not obvious, and improves the accuracy of network intrusion detection in colleges and universities, and obtains satisfactory results.
【作者单位】： 周口师范学院计算机科学与技术学院;
【分类号】：TP393.08

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本文编号：1917761