【摘要】：針對入侵檢測系統(tǒng)存在的檢測率較低和誤報率較高的問題,提出了一種云模型半監(jiān)督聚類動態(tài)加權(quán)的入侵檢測方法.由于屬性對分類貢獻程度不同,文中引入云相對貼近度的概念,給出了計算屬性權(quán)重的方法.以半監(jiān)督聚類算法為基礎(chǔ)建立云模型并構(gòu)造云分類器,分類時對屬性使用動態(tài)加權(quán)通過對云模型的更新逐漸強化云分類器指導(dǎo)數(shù)據(jù)的分類.最后仿真實驗表明該方法具有較好的檢測效果,改善了入侵檢測系統(tǒng)的性能.
[Abstract]:Aiming at the problems of low detection rate and high false alarm rate in intrusion detection system, a dynamic weighted intrusion detection method based on cloud model semi-supervised clustering is proposed. Due to the different contribution of attributes to classification, the concept of cloud relative closeness is introduced in this paper, and the method of calculating attribute weight is given. Based on the semi-supervised clustering algorithm, a cloud model is built and a cloud classifier is constructed. Dynamic weighting is used to enhance the classification of data by updating the cloud model. Finally, the simulation results show that this method has better detection effect and improves the performance of intrusion detection system.
【作者單位】： 江蘇科技大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：江蘇省高校自然科學(xué)基金項目(05KJD52006) 江蘇科技大學(xué)科研項目(2005DX006J)
【分類號】：TP393.08

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本文編號：2410558