改进K-means算法在入侵检测中的应用研究

发布时间：2017-08-11 05:15

  本文关键词：改进K-means算法在入侵检测中的应用研究

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【摘要】：为了弥补传统K-means聚类算法在K值确定和初始中心选择难等方面的不足,基于"合并与分裂"思想,提出一种改进的K-means聚类算法。将数据独立程度概念引入实验数据子集构造理论中,利用独立程度评价属性的重要性;根据点密度将数据集合并为若干类,结合最小支撑树聚类算法与传统K-means聚类算法实现分裂;使用KDD Cup99数据集对改进算法在入侵检测中的应用进行仿真实验。结果表明,改进算法在检测率和误报率方面均优于传统K-means算法。
【作者单位】： 重庆大学计算机学院;
【关键词】： 入侵检测 数据挖掘 聚类算法 K-means聚类 最小支撑树
【基金】：科技部国家科技支撑计划重点项目(No.2011BAH25B04)
【分类号】：TP311.13;TP393.08
【正文快照】： 1引言伴随着计算机应用在全球各个领域的普及,网络正以其独特的方式改变着人们的学习、工作和日常生活。然而,随着网络利用率的不断提升,威胁网络安全的手段也越来越多样化,网络安全问题已经成为当今世界的重要议题之一。与此同时,静态安全技术无法满足当代网络安全需求的问题

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本文编号：654377