本文關鍵詞：基于聚類的無監(jiān)督式入侵檢測算法研究

  更多相關文章： 無監(jiān)督式檢測 特征表述 獨異點檢測 過濾規(guī)則 異常相關性

【摘要】：研究基于無監(jiān)督式聚類的入侵檢測算法,提出一種無監(jiān)督式方法來檢測和鑒定未知的異常行為。該方法不依賴于具有標簽的數(shù)據(jù)流。這種無監(jiān)督的檢測采用的是健壯的數(shù)據(jù)聚類技術,并結(jié)合了證據(jù)累積的子空間聚類和交互式聚類結(jié)果協(xié)同的方法來探測性地識別網(wǎng)絡數(shù)據(jù)流量的異常。實驗結(jié)果表明該無監(jiān)督式檢測技術提高了檢測的魯棒性,檢測到的異常行為特征是通過構(gòu)建高效規(guī)則來描述的。檢測過程和特征表述的性能在實時網(wǎng)絡環(huán)境下得到驗證。
【作者單位】： 泰山學院數(shù)學與系統(tǒng)科學學院;
【關鍵詞】： 無監(jiān)督式檢測 特征表述 獨異點檢測 過濾規(guī)則 異常相關性
【基金】：山東省泰安市科技計劃發(fā)展項目(20131018)
【分類號】：TP393.08
【正文快照】： 0引言網(wǎng)絡異常檢測對于當前網(wǎng)絡來說已經(jīng)變得非常重要,從無惡意的突發(fā)事件到DDoS之類的網(wǎng)絡入侵,網(wǎng)絡流量的異常行為都對網(wǎng)絡的性能和完整性產(chǎn)生非常嚴重的不利影響�；诒O(jiān)督式學習方法為了表示正常行為的特征,使用的是已經(jīng)打上標簽的數(shù)據(jù)來訓練基準模型。這樣的方法是可以檢

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本文編號：1087902