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摘要:
入侵检测中对知入侵的检测主要由异常检测完成,传统的异常检测方法需要构造一个正常行为特征轮廓的参考模型,但建立该特征轮廓和确定异常性报警的门限值都比较困难,而且建立该特征轮廓使系统开销大.据此本文提出一种针对入侵检测的聚类算法和一种数据处理方法.该算法通过动态更新聚类中心和类内最大距离实现,收敛速度快,再结合对数据的预处理使聚类效果更好.实验结果表明,此算法用于以未知入侵检测为代表的特殊模式检测方面是可行和有效的.
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社交网络
数据挖掘
聚类处理
人工蚁群优化
图聚类
信任信息
内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 网络入侵的聚类算法研究与实现
来源期刊 重庆大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 入侵 网络入侵检测 聚类
年,卷(期) 2004,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 46-48,52
页数 4页 分类号 TP393.08|TP301.6
字数 3403字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-582X.2004.03.011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吴中福 重庆大学计算机学院 194 2729 26.0 44.0
2 刘勇国 重庆大学计算机学院 13 396 9.0 13.0
3 叶芳 重庆大学计算机学院 3 29 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
入侵
网络入侵检测
聚类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
重庆大学学报
月刊
1000-582X
50-1044/N
大16开
重庆市沙坪坝正街174号
78-16
1960
chi
出版文献量(篇)
6349
总下载数(次)
8
总被引数(次)
85737
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
重庆市应用基础研究基金
英文译名:
官方网址:
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导