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摘要:
基于误用的入侵检测和基于异常的入侵检测是入侵检测的两种常用技术.目前大多数的入侵检测系统没有检测未知入侵的能力,甚至对已知入侵的微小变化也显得无能为力.人工免疫系统虽然可以较好地解决这一问题,但其本身也存在着难以建立自我库的难点.作为一种数据挖掘技术,聚类算法可以有效建立两种入侵检测技术之间的联系,在收集大量实际数据的基础上得到自我、非我库的初始输入集,使人工免疫系统和实际的入侵更好地匹配.
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文献信息
篇名 利用聚类算法建立免疫模型自我库
来源期刊 实验科学与技术 学科 工学
关键词 人工免疫系统 入侵检测 聚类算法 数据挖掘
年,卷(期) 2006,(4) 所属期刊栏目 实验技术
研究方向 页码范围 8-10,17
页数 4页 分类号 TP3
字数 3659字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-4550.2006.04.003
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 许家珆 15 83 5.0 9.0
2 赖立 1 8 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
人工免疫系统
入侵检测
聚类算法
数据挖掘
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
实验科学与技术
双月刊
1672-4550
51-1653/T
大16开
四川省成都市建设北路二段4号
62-287
2003
chi
出版文献量(篇)
5811
总下载数(次)
11
总被引数(次)
26929
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