数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用研究

• 作者: 王祥斌
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 数据挖掘技术 网络异常流量 K-MEANS改进
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 自动化测试技术
• 页码范围: 321-323,348
• 分类号: TP274
• 语种: 中文

摘要

随着以太网的快速发展,基于网络的攻击方式越来越多,传统的入侵检测系统越来越难以应付;将数据挖掘技术引入到入侵检测系统中来,分析网络中各种行为记录中潜在的攻击信息,自动辨别出网络入侵的模式,从而提高系统的检测效率；将K- MEANS算法及DBSCAN算法相综合,应用到入侵检测系统,并针对K- MEANS算法的一些不足进行了改进,提出了通过信息嫡理论的使用解决K- MEANS算法选择初始簇中心问题,然后利用其分类结果完善DBSCAN算法两个关键参数(Eps,Minpts)的设置,通过DB-SCAN算法,进一步地分析可疑的异常聚类,提高聚类的准确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王祥斌	贵州师范大学数学与计算机科学学院	18	38	4.0	6.0