基于加权特征的无监督模糊聚类入侵检测研究

• 作者: 周铁军 李新宇
• 来源期刊: 湘潭大学自然科学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 模糊C-均值聚类 相似性测度 初始聚类中心 聚类数
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 所属期刊栏目: 机械工程与电子工程
• 页码范围: 98-102
• 分类号: TS195.2
• 字数: 4900字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-5900.2011.01.021

摘要

鉴于网络入侵检测数据样本特征属性的异构性及贡献率不同,提出一种加权特征的异构数据相似性度量法来反应网络数据样本间的相似程度.针对基于模糊C-均值聚类的网络入侵检测算法聚类数目难以确定的问题,提出了一种自动确定最佳聚类数的无监督模糊聚类入侵检测算法.通过KDDcup1999数据集的仿真对比实验,结果表明本文算法能找到最佳聚类数,并有效提高了聚类人侵检测的检测度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周铁军	中南林业科技大学计算机与信息工程学院	20	103	6.0	9.0
2	李新宇	中南林业科技大学计算机与信息工程学院	4	7	2.0	2.0