基于聚类与关联的入侵检测系统研究设计

• 作者: 侯向宁 刘华春 杨忠
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类 关联 入侵检测系统 异常检测
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 133-137
• 页数: 5页
• 分类号: tP393.08
• 字数: 4966字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2015.07.029

摘要

为了提高入侵检测系统的性能，研究了在入侵检测中如何采用数据挖掘中的关联和聚类算法。对于K-Means聚类算法具有的K值确定困难、易受初始值影响等问题，提出了一种预定距离的聚类方法。针对Apriori关联算法扫描事务数据库次数过多，耗费大量的时间处理候选项集的缺陷，提出了改进的2项、3项频繁项集的矩阵挖掘算法。设计了改进的聚类、关联算法的入侵检测系统，并进行了实验。结果表明，该系统能降低误检率，提高检测效率，能够检测未知入侵类型。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘华春	成都理工大学工程技术学院	31	167	7.0	12.0
2	杨忠	成都理工大学工程技术学院	17	60	4.0	7.0
3	侯向宁	成都理工大学工程技术学院	15	31	3.0	5.0