一种基于云模型和半监督聚类的入侵检测算法

• 作者: 张杰 李永忠
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 学科: 工学
• 关键词: 云模型 聚类 入侵检测 IDS
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1376-1381
• 页数: 6页
• 分类号: TN915.08|TP393.08
• 字数: 3796字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13382/j.jemi.2014.12.011

摘要

入侵检测是网络安全防御体系的关键技术之一,针对目前网络入侵检测率低、误报率高的问题,提出了一种将云模型和半监督聚类相结合的入侵检测算法.由于属性对分类贡献程度不同,引入了云相对贴近度的概念,给出了计算属性权重的方法.以改进的聚类方法为基础建立云模型,对属性使用动态加权和更新云模型的方法逐渐强化分类器指导数据的分类.通过KDD CUP99实验数据的仿真,实验结果证明了该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李永忠	江苏科技大学计算机科学与工程学院	98	561	13.0	16.0
2	张杰	江苏科技大学计算机科学与工程学院	8	30	3.0	5.0