基于三支动态阈值K-means聚类的入侵检测算法

• 作者: 梁皓伟 董新玉 解滨
• 来源期刊: 郑州大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 K-means算法 三支聚类 KDDCup99
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 64-70
• 页数: 7页
• 分类号: TP399
• 字数: 5495字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13705/j.issn.1671-6841.2019233

摘要

K-means算法以硬聚类划分思想被广泛应用于入侵检测系统,这种严格的边界划分方法在对许多新衍生类入侵数据检测时,易出现检测率低、误检率高的情况.同时,当处理复杂网络访问数据时,采用固定的k值不够灵活,也影响检测的准确性.结合三支决策思想,对传统K-means算法进行了改进,提出了基于三支动态阈值K-means聚类的入侵检测算法.该算法通过动态阈值调整,可以优化聚类的数量,在一定程度上消除了固定k值对入侵检测效果的影响.将离群的不确定性网络数据进行分离和延迟判断,通过二次聚类重新划分后再做决策.在KDD Cup99数据集上实验结果表明,当攻击类型逐渐增多、攻击行为更加复杂时,改进后的K-means算法在检测率和误检率上显著优于传统K-means算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	解滨	河北师范大学计算机与网络空间安全学院	13	52	5.0	6.0
10	董新玉	河北师范大学计算机与网络空间安全学院	1	0	0.0	0.0
14	梁皓伟	河北师范大学计算机与网络空间安全学院	1	0	0.0	0.0