發(fā)布時(shí)間：2018-03-07 17:38

  本文選題：高校網(wǎng)絡(luò)　切入點(diǎn)：入侵檢測(cè)　出處：《計(jì)算機(jī)科學(xué)》2013年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：高校網(wǎng)絡(luò)被外網(wǎng)訪問(wèn)時(shí),外網(wǎng)訪問(wèn)數(shù)據(jù)沒(méi)有類別標(biāo)記,導(dǎo)致數(shù)據(jù)識(shí)別特征不明顯,傳統(tǒng)的入侵檢測(cè)模型不能有效提取出無(wú)監(jiān)督外網(wǎng)訪問(wèn)數(shù)據(jù)中的識(shí)別特征,無(wú)法準(zhǔn)確訓(xùn)練入侵檢測(cè)模型,造成高校網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)準(zhǔn)確度不高。為了解決這一難題,提出一種基于無(wú)監(jiān)督免疫優(yōu)化分層的入侵檢測(cè)算法,即在免疫網(wǎng)絡(luò)中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí),用小規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)完成數(shù)據(jù)壓縮,集中增強(qiáng)數(shù)據(jù)的識(shí)別特征,運(yùn)用分層聚類方法分析網(wǎng)絡(luò),完成數(shù)據(jù)模型的建立。仿真實(shí)驗(yàn)表明,這種無(wú)監(jiān)督入侵檢測(cè)模型方法克服了高校網(wǎng)絡(luò)外網(wǎng)訪問(wèn)數(shù)據(jù)的識(shí)別特性不明顯,提高了高校網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)的準(zhǔn)確率,取得了滿意的結(jié)果。
[Abstract]:When the university network is accessed by the extranet, there is no class mark on the access data of the outer network, which leads to the lack of obvious recognition features of the data, and the traditional intrusion detection model can not extract the identification features from the unsupervised access data effectively. In order to solve this problem, an intrusion detection algorithm based on unsupervised immune optimization layer is proposed, which is to learn from the data in immune network, because the intrusion detection model can not be trained accurately and the accuracy of intrusion detection is not high. The data compression is accomplished with small scale network, and the recognition feature of data is enhanced. The hierarchical clustering method is used to analyze the network and the data model is built. The simulation results show that, This unsupervised intrusion detection model overcomes the fact that the identification characteristics of the access data of university network are not obvious, and improves the accuracy of network intrusion detection in colleges and universities, and obtains satisfactory results.
【作者單位】： 湖州師范學(xué)院現(xiàn)代教育技術(shù)中心;湖州師范學(xué)院信息工程學(xué)院;
【基金】：浙江省自然科學(xué)基金(Y1101237)資助
【分類號(hào)】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1580283