基于聚类融合的入侵检测

• 作者: 孙燕花 李建 李杰
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 网络安全 入侵检测 聚类融合
• 年，卷（期）: 2011,（10）
• 所属期刊栏目: 安全与防范
• 页码范围: 250-252,封3
• 分类号: TP393.08
• 字数: 3520字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2011.10.065

摘要

随着互联网的飞速发展,网络安全的问题日趋严重,传统的网络安全技术已难以应对日益繁多的网络攻击.因此入侵检测便应运而生了,而且其重要性日益提高.基于聚类分析的入侵检测已经成为其主要研究方向.聚类分析是一种有效的异常入侵检测方法,可用以在网络数据集中区分正常流量和异常流量.但单一的聚类算法很难达到预期的效果,为了提高入侵检测的效果,文中采用聚类融合技术,提出一种基于Co-assocition的模糊聚类融合算法,通过实验检测能显著提高检测率和降低误报率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李杰	中南大学信息科学与工程学院	84	800	14.0	25.0
2	李建	中南大学信息科学与工程学院	46	566	15.0	22.0
3	孙燕花	中南大学信息科学与工程学院	2	18	2.0	2.0