面向MANET异常检测的分布式遗传k-means研究

发布时间：2017-10-09 01:30

  本文关键词：面向MANET异常检测的分布式遗传k-means研究

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【摘要】：针对移动自组网(MANET,mobile ad hoc networks)入侵检测过程中的攻击类型多样性和监测数据海量性问题,提出了一种基于改进k-means算法的MANET异常检测方法。通过引入划分贡献度的概念,可合理地计算各维特征在检测中占有的权重,并将遗传算法与快速聚类检测算法k-means相结合,解决了聚类检测结果容易陷入局部最优的问题,进而,提出了以上检测算法在Map Reduce框架下的设计方案,利用种群迁移策略在分布式处理器上实现了并行聚类检测。实验结果证明了该方法的检测准确率和运行效率均优于传统聚类检测方法。
【作者单位】： 海军工程大学信息安全系;
【关键词】： 移动自组网 异常入侵检测 k-means聚类 Map Reduce 遗传算法 划分贡献度
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61100042) 中国博士后基金资助项目(2014M552656) 湖北省自然科学基金资助项目(2015CFC867)~~
【分类号】：TN929.5
【正文快照】： 1引言MANET(mobile ad hoc networks)由一组带有无线通信收发装置的移动终端节点组成,不依赖信息网络基础设施,具有较强的自组织能力和快速构建能力,应用领域十分广泛。由于MANET的无线信道具有开放性,所以在进行信息交互的过程中易受到假冒、窃取、伪造和篡改等攻击,因此及时

【参考文献】

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1 武小年;彭小金;杨宇洋;方X;;入侵检测中基于SVM的两级特征选择方法[J];通信学报;2015年04期

2 唐成华;刘鹏程;汤申生;谢逸;;基于特征选择的模糊聚类异常入侵行为检测[J];计算机研究与发展;2015年03期

3 李晖;李凤华;曹进;牛r，

本文编号：997426