融合K-均值聚类、FNN、SVM的网络入侵检测模型

发布时间：2017-08-18 10:24

  本文关键词：融合K-均值聚类、FNN、SVM的网络入侵检测模型

  更多相关文章： 入侵检测模型 K-均值聚类 模糊神经网络 支持向量机 数据挖掘

【摘要】：针对传统的入侵检测模型IDM(Intrusion Detection System)不能检测最新的入侵手段且系统的特征数据库需要频繁更新的问题,提出融合K-均值聚类、模糊神经网络和支持向量机等数据挖掘技术来构建IDM。首先,利用K-均值聚类将原始的训练集划分为不同的训练子集;然后,基于各训练子集训练各自的模糊神经网络模型,并通过模糊神经网络模型生成支持向量机的支持向量;最后,采用径向支持向量机检测入侵行为是否发生。在KDD CUP 1999数据集上的实验验证了所提模型的有效性及可靠性。实验结果表明,相比其他几种较为先进的检测方法,所提模型在入侵检测方面取得了更高的检测精度。
【作者单位】： 上海市计算机软件评测重点实验室;
【关键词】： 入侵检测模型 K-均值聚类 模糊神经网络 支持向量机 数据挖掘
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 0引言入侵检测是为了发现安全问题的预兆而对计算机系统监控和分析的行为,SANS将入侵检测定义为检测不恰当的、不正确的或者异常行为活动的艺术[1]。入侵检测模型IDM是因特网安全体系的重要组成部分,可以用来监视网络的未授权的行为[2,3]。传统的IDM主要集中在研究使用基于规

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本文编号：694069