基于孤立点挖掘的异常检测研究

• 作者: 李睿 肖维民
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 异常检测 数据挖掘 孤立点挖掘 孤立点
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 安全与防范
• 页码范围: 168-170
• 页数: 3页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 2909字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2009.06.046

摘要

随着网络技术的迅速发展,新类型的入侵行为层出不穷,人们迫切需要能检测出新类型入侵行为的技术.将数据挖掘与入侵检测相结合,能够增强入侵检测系统对海量数据的处理能力,使得入侵检测系统具有可扩展性和自学习能力,增强人侵检测系统的检测功能.从数据的观点来看,入侵检测本身是一个数据分析过程,在数量上远少于正常行为的入侵行为可看作孤立点.于是将数据挖掘中的孤立点挖掘技术作为一种网络安全检测手段,用来识别变种或未知入侵行为,对于改善入侵检测系统的性能有着重大的研究意义.文中着重通过对LPCL孤立点算法进行介绍,并提出改进算法,从而有效减少计算量,快速挖掘数据更新后的新孤立点,具有较高的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖维民	安徽工业大学计算机学院	11	31	4.0	5.0
2	李睿	安徽工业大学计算机学院	1	6	1.0	1.0