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摘要:
研究保证网络安全有效阻止入侵行为,针对网络入侵检测问题,传统 K 均值聚类算法在网络入侵检测应用过程中,存在对聚类中心初始值敏感、易陷入局部最优值等不足,从而使网络入侵检测正确率低,误检测率高难题.为了提高检测准确性,提出一种改进的 K 均值聚类网络入检测算法.采用有效指数法自动调整初始聚类数,降低了检测结果对初始聚类数的依赖,可通过自适应最佳密度半径函数来选择聚类中心,降低聚类中心对检测结果不利影响,加快聚类速度,最后通过最优初始聚类数 K 和聚类中心对网络入侵进行检测.在 Manab 平台上,采用改进算法对 KDD 99 网络入侵数据进行测试,实验结果表明,改进的 K 均值聚类算法提高了网络入侵检测正确率,误检率降低,为网络检测优化提供有效参考.
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文献信息
篇名 K 均值算法改进及在网络入侵检测中的应用
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 网络入侵 聚类分析 检测
年,卷(期) 2011,(3) 所属期刊栏目 网络与互连技术
研究方向 页码范围 190-193
页数 分类号 TP393
字数 4753字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-9348.2011.03.046
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘长骞 7 26 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
网络入侵
聚类分析
检测
研究起点
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相关学者/机构
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计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
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