基于聚类学习算法的网络入侵检测研究

• 作者: 谢卓
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 入侵检测 网络安全 数据挖掘 聚类 无类标数据
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 科学计算机信息处理
• 页码范围: 91-93,99
• 分类号: TN919-34
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-373X.2012.02.027

摘要

目前的入侵检测系统存在着在先验知识较少的情况下推广能力差的问题.在入侵检测系统中应用聚类算法,使得入侵检测系统在先验知识少的条件下仍具有良好的推广能力.首先介绍入侵检测研究的发展概况和聚类算法；接着提出了基于聚类算法的入侵检测方法；然后以KDD99这类常用的入侵检测数据为例,讨论了该方法的工作过程；最后将计算机仿真结果进行了分析.通过实验和比较发现,基于聚类学习算法的入侵检测系统能够比较有效地检测真实网络数据中的未知入侵行为.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢卓		1	6	1.0	1.0