基于蚁群优化聚类的网络入侵检测研究

• 作者: 杨德刚 陈果
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 聚类分析 蚁群算法 蚁群优化聚类
• 年，卷（期）: 2006,（z1）
• 所属期刊栏目: 计算智能
• 页码范围: 510-513
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 字数: 3968字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7043.2006.z1.108

摘要

随着计算机网络特别是因特网技术的发展,网络安全已变得越来越重要.入侵检测作为一种主动防御的安全技术正成为实现网络安全的另一个重要技术手段和第二道防御措施.分析了基于聚类分析的入侵检测技术,在对入侵检测和数据挖掘理论分析基础上,提出基于蚁群优化聚类的入侵检测算法,详细阐述了算法的基本原理和过程,计算机仿真实验结果表明,该算法能够检测新型未知入侵,并能有效提高入侵检测的检测率、降低误检率,并可用于实际环境下数据集的入侵检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨德刚	重庆大学计算机学院	34	248	8.0	14.0
5	陈果	重庆师范大学现代教育技术学院	6	20	3.0	4.0