基于均值聚类分析和多层核心集凝聚算法相融合的网络入侵检测

• 作者: 孙兵 石云 陈钟
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 网络入侵检测 多层凝聚算法 K-均值聚类算法 支持向量机
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 信息安全技术
• 页码范围: 518-520,530
• 页数: 4页
• 分类号: TP393.08
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.02.046

摘要

为了提高网络入侵的检测率,以降低误检率,提出一种基于均值聚分析和多层核心集凝聚算法相融合的网络入侵检的网络入侵检测模型.利用K-means算法对多层核心集凝聚算法的核心集,用其替代原粗化过程得到的顶层核心集,实现了顶层核心集的快速准确定位,简化了算法的计算复杂性.然后,将KM-MulCA算法应用到入侵检测模型,最后采用KDD Cup 99数据集进行仿真实验.结果表明,本模型可以获得理想的网络入侵检测率和误检率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙兵	北京大学信息科学技术学院	17	56	5.0	7.0
4	陈钟	北京大学信息科学技术学院	105	1674	18.0	38.0
8	石云	六盘水师范学院计算机科学与信息技术系	28	235	10.0	14.0