一种改进蚁群聚类的入侵检测方法

• 作者: 姜参 王大伟
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 网络安全 入侵检测 数据挖掘 蚁群聚类 聚类分析
• 年，卷（期）: 2013,（12）
• 所属期刊栏目: 安 全 与 防 范
• 页码范围: 139-142,146
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4305字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2013.12.033

摘要

入侵检测是网络信息安全的一个重要方面。针对现有的入侵检测对各类攻击不全面以及在检测率低误检率高的缺点，文中提出了一种改进的蚁群聚类的入侵检测方法。该方法对蚁群聚类算法的收敛速度方面和易陷入局部最优问题进行了改进，在优化过程中引进K-means算法以及信息熵，从而使其能够对信息素的更新进行自动的调整，提高了聚类速度和效果。进而设计了网络入侵检测系统。实验结果表明，该方法不仅提高了检测率，而且降低了误检率，对于各大类攻击都能够进行精确的检测。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜参	渤海大学管理学院	40	141	5.0	11.0
2	王大伟	渤海大学管理学院	9	32	3.0	5.0