基于数据挖掘的网络入侵检测中k-NN分类规则改进研究

• 作者: 孟中楼 李庆华 童健华
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: k-NN分类规则 入侵检测系统 规范化 信息增益 加权 k-NN for IDS
• 年，卷（期）: 2005,（10）
• 所属期刊栏目: 计算机网络与安全
• 页码范围: 5-7
• 页数: 3页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 3729字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2005.10.003

摘要

采用数据挖掘技术来扩展入侵检测的功能以判别未知攻击是当前的一个研究热点.本文在分析了各种数据挖掘算法的基础上,提出将k-NN分类规则运用于入侵检测,给出了可运用于入侵检测的k-NN分类规则改进算法k-NN for IDS.最后,我们在KDD99上对k-NN for IDS算法进行试验,验证了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李庆华	华中科技大学国家高性能计算中心	113	1366	21.0	30.0
2	孟中楼	华中科技大学国家高性能计算中心	12	129	7.0	11.0
3	童健华	华中科技大学国家高性能计算中心	2	16	1.0	2.0