基于多重聚类的网络攻击检测方法研究

• 作者: 张树茂 杨宏宇 江华
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 网络攻击 检测 聚类 证据累积 空间
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 页码范围: 24-29,34
• 页数: 7页
• 分类号: TP309|TP393.08
• 语种: 中文

摘要

提出一种基于多重聚类的网络攻击检测模型（Multi‐clustering based network attack detection model ，MB‐NADM）。首先，采用改进空间聚类算法（Improved spatial clustering ，ISC）进行空间聚类；其次，采用改进密度聚类算法（Improved density based clustering ，IDBC）对空间数据集进行细粒度的二次聚合分类并对k值进行设定；最后，采用改进证据累积聚类算法（Improved evidence accumulation clustering ，IEAC）计算各个孤立点与类簇质心的相异距离值，运用矩阵聚类算法计算检测阈值并判定网络中的攻击行为。通过基于KDD99数据集的攻击检测实验和与不同方法的检测对比实验证明了MBNADM具有较高的检测率和较低的误报率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨宏宇	中国民航大学计算机科学与技术学院	76	504	13.0	19.0
2	江华	中国民航大学计算机科学与技术学院	2	21	2.0	2.0
3	张树茂	中国民航大学计算机科学与技术学院	1	2	1.0	1.0