基于粒子群优化和模糊c均值聚类的入侵检测

• 作者: 唐贤伦 庄陵 曹长修 李银国
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 模糊c均值聚类 粒子群优化
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 博士论文
• 页码范围: 13-15
• 页数: 3页
• 分类号: TP309
• 字数: 4538字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.04.005

摘要

针对模糊c均值算法对初始化敏感及易陷入局部极值的问题,利用粒子群优化算法的全局优化性能,结合模糊c均值聚类算法,提出基于粒子群优化和模糊c均值聚类的入侵检测方法.该方法可快速得到全局最优聚类,并且有效检测出未知的攻击.实验表明该方法不仅对未知攻击有较好的检测效果,而且具有较低的误报率和较高的检测率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹长修	重庆大学自动化学院	162	2835	26.0	47.0
2	李银国	重庆邮电大学自动化学院	46	527	13.0	21.0
3	唐贤伦	重庆邮电大学自动化学院	9	160	5.0	9.0
7	庄陵	重庆邮电大学自动化学院	43	234	7.0	14.0