基于半监督模糊聚类的入侵检测

发布时间：2017-07-30 06:08

  本文关键词：基于半监督模糊聚类的入侵检测

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【摘要】：针对网络行为数据中带标签数据收集困难及网络行为数据的异构性,提出了一种基于异构距离和样本密度的半监督模糊聚类算法,并将该算法应用到网络入侵检测中。该方法依据网络行为数据样本的异构性计算样本与类之间的异构距离及各个类的样本密度,利用异构距离和类内样本密度计算样本与类之间的模糊隶属度,用所得隶属度对无标签样本进行加标签处理,并得到相应的分类器。在KDD CUP99数据集上进行仿真实验,结果表明该方法是可行的、高效的。
【作者单位】： 商洛学院数学与计算机应用学院;
【关键词】： 入侵检测 半监督聚类 异构数据
【基金】：陕西省教育厅科技计划项目(No.12JK0748) 商洛学院科学与技术研究项目(No.13sky024)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 1引言入侵检测被看作网络安全的第二道防线,入侵检测系统根据保护对象可以分为三大类:基于网络的入侵检测系统、基于主机的入侵检测系统和混合式入侵检测系统,基于网络的入侵检测系统保护整个网段,监听网络中的数据包,从中发现有攻击特征的数据包并对它做出相应的处理,比如中

【参考文献】

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本文编号：592780