基于均值聚类分析和多层核心集凝聚算法相融合的网络入侵检测

发布时间：2017-09-11 20:34

  本文关键词：基于均值聚类分析和多层核心集凝聚算法相融合的网络入侵检测

  更多相关文章： 网络入侵检测 多层凝聚算法 K均值聚类算法 支持向量机

【摘要】：为了提高网络入侵的检测率,以降低误检率,提出一种基于均值聚类分析和多层核心集凝聚算法相融合的网络入侵检测模型。利用K-Means算法获取多层核心集凝聚算法的核心集,用其替代原粗化过程得到的顶层核心集,实现顶层核心集的快速准确定位,简化算法的计算复杂性。将KM-Mul CA算法应用到入侵检测模型,采用KDD CUP 99数据集进行仿真实验。结果表明,该模型可以获得理想的网络入侵检测率和误检率。
【作者单位】： 湖南文理学院芙蓉学院;湖南文理学院现代教育技术中心;
【关键词】： 网络入侵检测 多层凝聚算法 K均值聚类算法 支持向量机
【基金】：湖南省自然科学基金项目(14JJ2124)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 0引言随着互联网的快速发展和普及应用,网络入侵行为日益增多,网络安全成为人们广泛关注的话题。入侵检测系统IDS作为一种重要的网络安全防范技术,显得尤为重要。设计快速、有效的网络入侵检测模型,确保网络系统的安全具有十分重要的意义[1]。为了提高网络入侵的检测能力,许多

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