一种改进的基于密度聚类的入侵检测算法

• 作者: 杨剑
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 入侵检测 密度聚类 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 信息安全
• 页码范围: 58-60
• 页数: 3页
• 分类号: TP393.08
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2009.03.024

摘要

密度聚类算法DBSCAN是一种有效的聚类分析方法.本文构建了网络入侵检测系统模型,并将一种改进的基于密度聚类的入侵检测算法IDBC应用于检测引擎设计.IDBC算法改进了网络连接记录的距离计算方式,并在DBSCAN聚类结果的基础上,进行聚类合并.实验结果表明,与DBSCA2N算法相比,1DBC显著降低了入侵检测的误报率,提高了入侵检测系统的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨剑	重庆邮电大学计算机科学与技术研究所	2	11	2.0	2.0