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摘要:
提出了一种基于改进的CURE聚类算法的无监督异常检测方法.在保证原有CURE聚类算法性能不变的条件下,通过对其进行合理的改进获得更加理想的簇,也为建立正常行为模型提供了更加纯净的正常行为数据.在建模过程中,提出了一种新的基于超矩形的正常行为建模算法,该算法有助于迅速、准确地检测出入侵行为.实验采用KDDcup99数据,实验结果表明该方法能够有效地检测网络数据中的已知和未知入侵行为.
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文献信息
篇名 基于改进CURE聚类算法的无监督异常检测方法
来源期刊 通信学报 学科 工学
关键词 无监督异常检测 CURE 超矩形 聚类 数据挖掘
年,卷(期) 2010,(7) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 18-23,32
页数 分类号 TP309
字数 5934字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-436X.2010.07.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周亚建 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室信息安全中心 49 371 10.0 18.0
10 李继国 河海大学计算机与信息学院 38 443 9.0 20.0
11 徐晨 河海大学计算机与信息学院 4 50 3.0 4.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
无监督异常检测
CURE
超矩形
聚类
数据挖掘
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
通信学报
月刊
1000-436X
11-2102/TN
大16开
北京市丰台区成寿路11号邮电出版大厦8层
2-676
1980
chi
出版文献量(篇)
6235
总下载数(次)
17
总被引数(次)
85479
相关基金
北京市自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Beijing Province
官方网址:http://210.76.125.39/zrjjh/zrjj/
项目类型:重大项目
学科类型:
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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