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基于約束模糊聚類思維的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)方法研究

發(fā)布時(shí)間:2018-10-24 14:23
【摘要】:提出一種基于約束模糊聚類思維的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)方法,首先對(duì)疑似入侵?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,將網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分割為若干區(qū)域,將數(shù)據(jù)分配至對(duì)應(yīng)的區(qū)域中,以區(qū)域?yàn)閱挝粚?shí)現(xiàn)分類;通過區(qū)域進(jìn)化法,以模糊聚類的思想為約束,利用文檔中類標(biāo)簽信息引導(dǎo)區(qū)域的進(jìn)化過程,用得到的結(jié)果對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的未知數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代分類,以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)方法相比所提方法檢測(cè)精度高,所需時(shí)間更短.
[Abstract]:A network intrusion detection method based on constraint fuzzy clustering thinking is proposed. Firstly, the suspected intrusion data is preprocessed, the network data is divided into several regions, and the data is assigned to the corresponding region. By using the method of region evolution and the idea of fuzzy clustering, the evolution process of the region is guided by the information of class label in the document, and the result is used to classify the unknown data in the network iteratively, so as to realize the network intrusion detection. The experimental results show that compared with the traditional method, the proposed method has higher detection accuracy and shorter time.
【作者單位】: 東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;錦州師范高等專科學(xué)校計(jì)算機(jī)系;
【基金】:遼寧省教育廳項(xiàng)目(JG14EB097,JG16EB089)
【分類號(hào)】:TP393.08

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本文編號(hào):2291659

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