基于约束模糊聚类思维的网络入侵检测方法研究

发布时间：2018-10-24 14:23

【摘要】：提出一种基于约束模糊聚类思维的网络入侵检测方法,首先对疑似入侵数据进行预处理,将网络数据分割为若干区域,将数据分配至对应的区域中,以区域为单位实现分类;通过区域进化法,以模糊聚类的思想为约束,利用文档中类标签信息引导区域的进化过程,用得到的结果对网络中的未知数据进行迭代分类,以实现网络入侵检测.实验结果表明,与传统方法相比所提方法检测精度高,所需时间更短.
[Abstract]:A network intrusion detection method based on constraint fuzzy clustering thinking is proposed. Firstly, the suspected intrusion data is preprocessed, the network data is divided into several regions, and the data is assigned to the corresponding region. By using the method of region evolution and the idea of fuzzy clustering, the evolution process of the region is guided by the information of class label in the document, and the result is used to classify the unknown data in the network iteratively, so as to realize the network intrusion detection. The experimental results show that compared with the traditional method, the proposed method has higher detection accuracy and shorter time.
【作者单位】： 东北大学信息科学与工程学院;锦州师范高等专科学校计算机系;
【基金】：辽宁省教育厅项目(JG14EB097,JG16EB089)
【分类号】：TP393.08

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本文编号：2291659