基于蚁群聚类的入侵检测技术研究

• 作者: 吴晓平 张志刚 王李民 谢慧
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 入侵检测 数据挖掘 蚁群聚类
• 年，卷（期）: 2010,（8）
• 页码范围: 3050-3052
• 分类号: TP393.07
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2010.08.063

摘要

针对现有的入侵检测对未知攻击检测率和误检率方面的不足,提出了基于蚁群聚类的入侵检测系统.首先研究了基本蚁群优化算法,在此基础上提出基于蚁群聚类的入侵检测算法,进而设计了基于蚁群聚类的入侵检测系统体系结构.结果表明,蚁群聚类算法的检测率和误报率较K-means聚类算法有明显改善,因此,采用蚁群聚类算法的入侵检测系统具有较好地自动检测入侵并防止未知攻击的特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴晓平	海军工程大学电子工程学院	210	1963	22.0	33.0
2	谢慧	海军工程大学电子工程学院	42	242	8.0	13.0
3	张志刚	海军工程大学电子工程学院	28	98	5.0	8.0