改进支持向量聚类在网络入侵检测中的应用研究

• 作者: 徐保国 白文宝
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 入侵检测 无监督聚类 支持向量聚类 相似度异构距离度量
• 年，卷（期）: 2007,（5）
• 所属期刊栏目: 自动化测试
• 页码范围: 576-579
• 页数: 4页
• 分类号: TP274
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-4598.2007.05.007

摘要

首先对于支持向量聚类中的聚类形成算法做了一定的改进,对于网络连接数据的异构性,提出了采用基于相似度异构距离度量(SHVDM)的核函数方法,以弥补欧式距离在这方面的不足;最后将改进支持向量聚类算法应用于网络入侵检测系统(NIDS),对比于改进前算法及广泛应用的其他聚类算法,实验结果表明改进的算法综合效果好,适应性强,具有一定的理论意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐保国	江南大学控制科学与工程研究中心	277	2198	22.0	30.0
2	白文宝	江南大学通信与控制工程学院	3	18	3.0	3.0