基于增量式FHCAM的入侵检测方法

• 作者: 石永革 郭薇
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 数据挖掘 聚类分析 FHCAM算法 增量式FHCAM算法
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 信息安全
• 页码范围: 1065-1067
• 页数: 3页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 4215字
• 语种: 中文

摘要

面对网络环境中的各类攻击,急需研究良好的入侵检测方法,使其对于各种网络攻击行为都有较高的检全率和检准率,并具备自动识别新的异常行为的能力.通过对基于数据挖掘的入侵检测技术进行研究,结合网络数据源的特征,提出了一种面向混合类型数据的、基于增量式快速启发聚类算法(增量式FHCAM)的入侵检测方法,可以实现无指导学习,明显提高聚类速度,能快速识别正常行为和异常行为,并具备自动识别新的异常行为的能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石永革	南昌大学信息工程学院	61	296	9.0	13.0
2	郭薇	南昌大学信息工程学院	6	5	1.0	2.0