网络入侵检测系统中无导师学习分析器的设计

• 作者: 李智 罗程 钟诚
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 网络入侵检测 无导师学习 核聚类 模式挖掘
• 年，卷（期）: 2006,（7）
• 所属期刊栏目: 计算机网络与安全
• 页码范围: 28-29,38
• 页数: 3页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 2034字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2006.07.009

摘要

本文在基于数据挖掘的网络入侵检测系统框架基础上设计了一个无导师学习的分析器模型.该模型结合了核k-means聚类、模式挖掘、近似串匹配的方法,训练过程不需要使用带标记的数据,并且不需要保证每个训练数据集中正常数据和异常数据在数量上的比例关系.实验结果表明,该模型具有较高的检测率并降低了误报率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钟诚	广西大学计算机与电子信息学院	195	1023	14.0	21.0
2	罗程	广西大学计算机与电子信息学院	7	41	3.0	6.0
3	李智	广西大学计算机与电子信息学院	35	100	5.0	7.0