基于入侵特征选择的网络异常数据检测模型

• 作者: 杨习贝 米洪
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 异构集成网络 异常数据 数据检测 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 计算机软/硬件与数据总线
• 页码范围: 69-71
• 页数: 3页
• 分类号: TN911.23-34|TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2017.12.019

摘要

为了提高网络运动可靠性和安全性,针对传统的防火墙检测方法对网络异常数据检测准确性不高的问题,提出一种基于入侵特征选择的网络异常数据检测模型.对网络传输信道中的数据采用关联维求解方法进行特征挖掘提取,并对提取的关联维信息特征进行优选实现入侵信息识别和分类,结合模糊C均值聚类算法实现对网络异常数据的有效挖掘和检测.仿真结果表明,该检测模型能提高对网络异常数据和入侵信息的有效识别和检测能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨习贝	江苏科技大学计算机科学与工程学院	86	555	13.0	20.0
2	米洪	南京交通职业技术学院电子信息工程学院	34	46	5.0	6.0