基于量子遗传聚类算法的入侵检测

• 作者: 朱开伟 汪林林
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 量子遗传算法 量子遗传聚类算法
• 年，卷（期）: 2009,（12）
• 所属期刊栏目: 安全技术
• 页码范围: 134-136
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 2813字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2009.12.047

摘要

针对传统入侵检测算法当面临未知攻击时所缺乏的自适应性和智能化日益突出的问题,提出一种新的无监督、自适应的检测算法--量子遗传聚类算法(CQGA).该算法利用各实例之间的欧氏距离作为相似度量标准,通过量子遗传算法寻找聚类中心以达到在无监督的条件下对数据集自动分类的目的.实验仿真结果显示,该算法能较为准确地对测试数据集进行分类,有效地解决自适应性和智能化问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪林林	重庆邮电大学计算机科学与技术学院	87	961	18.0	26.0
5	朱开伟	重庆邮电大学计算机科学与技术学院	1	4	1.0	1.0