基于两步模糊聚类算法的网络入侵检测应用

发布时间：2017-09-28 07:33

  本文关键词：基于两步模糊聚类算法的网络入侵检测应用

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【摘要】：模糊C-均值算法(FCM)广泛应用于入侵检测中,在其基础上为了更有效实现入侵数据的划分,应用了基于阴影集的粗糙模糊聚类算法(SRFCM).同时,为提高检测性能提出了一种新的"两步走"方法:首先运用算法将网络数据划分为正常和入侵两种类型,其次再运用算法将入侵数据划分为不同的攻击类型,有效提高了检测性能.本文采用KDDCUP1999数据集进行仿真实验,实验表明"两步走"方法在入侵检测中获得了较高的检测率.
【作者单位】： 南京信息工程大学电子与信息工程学院;
【关键词】： 入侵检测 模糊C-均值算法(FCM) SRFCM 两步走
【基金】：国家自然科学基金项目(61203273)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 1引言基于数据挖掘的网络入侵检测技术区别于其他检测分析技术的地方是:该方式是以数据为中心,把入侵检测看做一种海量安全审计记录数据的分析与处理过程.模糊C均值算法(FCM)将相似的数据样本划分到一起形成聚类,但是该方法对入侵检测数据处理有一些不尽人意的地方,比如运行结

【参考文献】

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本文编号：934637