利用SSO加速最佳路径森林聚类的网络入侵检测

• 作者: 文华 王斐玉
• 来源期刊: 西南师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 网络入侵检测 最优路径森林聚类 简化群优化 概率密度函数 最佳k值
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 34-40
• 页数: 7页
• 分类号: TP393
• 字数: 3842字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13718/j.cnki.xsxb.2017.05.006

摘要

针对网络入侵检测系统中的一般聚类算法速度较慢和精度较低的问题, 提出了一种基于简化群优化的最优路径森林聚类算法(SSO-OFC). 首先, 将数据集解析为图, 将其节点作为样本;然后, 将每个样本连接到其给定特征空间中的k-近邻, 图的节点由它们的概率密度函数(pdf)值加权得到;最后, 通过样本及k-近邻之间的距离计算得到pdf值. 提出的算法主要贡献是快速估计最佳k值, 并将最优路径森林聚类应用于网络入侵检测. 在5个公开的数据集上进行实验. 结果表明, SSO-OFC的精度非常稳定, 除了KddCup数据集, 其他数据集上的精度都在95%以上, 相比基于数据聚类的SSO和自组织映射更加稳定有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王斐玉		17	27	3.0	4.0
2	文华		17	14	2.0	3.0