基于数据流模糊聚类挖掘的入侵检测系统研究

发布时间：2018-11-03 12:52

【摘要】：传统的基于数据挖掘入侵检测技术往往是基于静态数据的检测,随着网络速度的提高和网络流量的剧增,网络数据通常以数据流的形式出现。提出了一种作用于数据流的模糊聚类挖掘算法(SFCM),并且针对该算法提出了一种基于数据流模糊聚类的入侵检测系统,实验结果显示,该方法有较高的检测率和较低的漏报率和误报率。
[Abstract]:Traditional intrusion detection technology based on data mining is usually based on static data detection. With the increase of network speed and network traffic, network data usually appears as data stream. In this paper, a fuzzy clustering algorithm, (SFCM), is proposed for data stream mining, and an intrusion detection system based on fuzzy clustering is proposed. The experimental results show that, This method has higher detection rate and lower false alarm rate and false alarm rate.
【作者单位】： 空军工程大学航空航天工程学院;
【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：2307847