基于数据流模糊聚类挖掘的入侵检测系统研究

• 作者: 李云杰 李俊鹏 王勇 白焱
• 来源期刊: 现代防御技术
• 学科: 工学
• 关键词: 数据流挖掘 聚类算法 基于数据流的模糊聚类挖掘算法(SFCM) 入侵检测
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 仿真技术
• 页码范围: 207-211
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.9|TP273+.4
• 字数: 2851字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-086x.2013.02.038

摘要

传统的基于数据挖掘入侵检测技术往往是基于静态数据的检测,随着网络速度的提高和网络流量的剧增,网络数据通常以数据流的形式出现.提出了一种作用于数据流的模糊聚类挖掘算法(SFCM),并且针对该算法提出了一种基于数据流模糊聚类的入侵检测系统,实验结果显示,该方法有较高的检测率和较低的漏报率和误报率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王勇	空军工程大学航空航天工程学院	105	486	11.0	17.0
2	李俊鹏	空军工程大学航空航天工程学院	5	9	2.0	2.0
3	白焱	空军工程大学航空航天工程学院	10	43	4.0	5.0
4	李云杰	空军工程大学航空航天工程学院	6	23	3.0	4.0