基于密集群均值迭代聚类的网络入侵检测研究

• 作者: 许彩滇
• 来源期刊: 佛山科学技术学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 聚类算法 数据降维 密集群
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 65-69,76
• 页数: 6页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 3510字
• 语种: 中文

摘要

选用常用的无监督学习算法开展入侵检测研究,分析改进其中存在的不足,构建密集群均值化迭代聚类算法,实现自动合理地聚合划分待检测数据.同时,提出一种基于密集群均值化迭代聚类算法的网络入侵检测方法,首先通过PCA算法实现数据降维,然后基于密集群均值化迭代聚类算法划分待检测数据.实验结果表明,该网络入侵检测方法弥补了基于无监督学习检测的不足,保证了检测稳定性,表现出较良好的应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许彩滇	中国刑事警察学院网络犯罪侦查系	4	0	0.0	0.0