子空间聚类在入侵特征选择中的应用

• 作者: 胡吉朝 黄红艳
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 特征选择 子空间聚类 入侵检测 检测率
• 年，卷（期）: 2012,（8）
• 所属期刊栏目: 网络、通信、安全
• 页码范围: 96-98,154
• 分类号: TP393.08
• 字数: 4503字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.08.026

摘要

子空间聚类能在高维空间挖掘隐藏在不同低维子空间中的簇类,能在分类的基础上有效降维.针对目前入侵检测实时性和准确性的要求,提出子空间聚类ASCOD算法,该算法内嵌离群点扫描处理,能动态计算最优的算法参数,将该算法应用于入侵特征选择领域,实验结果证明这种策略的抗干扰能力较强,并能高效进行特征选择,提高了入侵检测的检测速度和精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡吉朝	石家庄经济学院信息工程学院	9	40	3.0	6.0
2	黄红艳	石家庄经济学院信息工程学院	11	33	4.0	4.0