【摘要】：提出一種基于約束模糊聚類思維的網(wǎng)絡入侵檢測方法,首先對疑似入侵數(shù)據(jù)進行預處理,將網(wǎng)絡數(shù)據(jù)分割為若干區(qū)域,將數(shù)據(jù)分配至對應的區(qū)域中,以區(qū)域為單位實現(xiàn)分類;通過區(qū)域進化法,以模糊聚類的思想為約束,利用文檔中類標簽信息引導區(qū)域的進化過程,用得到的結果對網(wǎng)絡中的未知數(shù)據(jù)進行迭代分類,以實現(xiàn)網(wǎng)絡入侵檢測.實驗結果表明,與傳統(tǒng)方法相比所提方法檢測精度高,所需時間更短.
[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】： 東北大學信息科學與工程學院;錦州師范高等�？茖W校計算機系;
【基金】：遼寧省教育廳項目(JG14EB097,JG16EB089)
【分類號】：TP393.08

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本文編號：2291659