一种基于数据挖掘技术的入侵检测方法的设计

• 作者: 刘犇 毛燕琴 沈苏彬
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 数据挖掘 聚类分析 遗传算法
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 安全与防范
• 页码范围: 241-245
• 分类号: TP309
• 字数: 3889字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2011.08.061

摘要

数据挖掘技术可应用于入侵检测方法中,其中典型的聚类算法k-means是一种高效的、可用于分类入侵检测数据的轻量级算法,但该算法存在收敛于局部最优解的问题.针对此问题,提出将遗传算法与k-means聚类算法相结合的GCAH(Genetic and Clustering Analysis Hybrid)入侵检测方法,对数据进行分析和检测,可避免产生聚类算法收敛于局部最优解的问题.利用KDD cup 网络流量集作为输入数据对GCAH入侵检测方法进行实验测试.实验结果表明GCAH方法能有效提高检测率、降低误报率,达到预期效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈苏彬	南京邮电大学计算机学院	109	1687	14.0	39.0
2	毛燕琴	南京邮电大学计算机学院	28	1153	8.0	28.0
3	刘犇	南京邮电大学物联网学院	2	7	1.0	2.0