基于模拟退火和半监督聚类的入侵检测方法

• 作者: 冯国瑞 吴剑
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 半监督K均值聚类 模拟退火
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 27-30
• 页数: 4页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 4610字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2014.11.006

摘要

由于缺少监督数据，传统的基于聚类算法的入侵检测系统存在误报率高、检测率低等问题。针对这种情况，提出基于模拟退火和半监督K均值聚类的入侵检测方法。该方法首先利用少量标记入侵类型的网络数据改进聚类初始化过程，在K均值聚类算法中引入半监督学习，然后利用模拟退火算法跳出局部极值的能力与半监督K均值聚类算法结合以得到全局最优聚类，最后根据标记数据确定聚类类别，并应用于入侵行为的检测。基于KDDCUP99的对比实验表明，该方法利用监督数据和模拟退火算法改进了聚类算法，能够有效提高入侵检测的准确率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯国瑞	山东省高校证据鉴识重点实验室山东政法学院	6	29	4.0	5.0
3	吴剑	山东省高校证据鉴识重点实验室山东政法学院	6	22	3.0	4.0