人工魚群和K均值算法相融合的網(wǎng)絡入侵檢測
[Abstract]:Aiming at the shortcomings of K-means algorithm, such as sensitivity of initial clustering center and easy to fall into local optimization, a network intrusion detection model (AFSA-KCM) combining artificial fish swarm and K-means algorithm is proposed by using the global optimization ability of artificial fish swarm algorithm. Firstly, the sampling technique and the minimum distance algorithm are used to obtain a group of optimal clustering centers and clustering numbers. Then, artificial fish groups are used to simulate the foraging, clustering and rear-end behaviors of natural fish groups, and the optimal clustering centers and clustering numbers are found, and the optimal clustering centers and clustering numbers are obtained by simulating the foraging, clustering and rear-end behaviors of natural fish groups. Finally, the K-means algorithm is used to establish the optimal intrusion detection model based on the optimal clustering center and the number of clusters, and the KDD CUP99 data set is used to test the model. The experimental results show that compared with other intrusion detection models, AFSA-KCM not only improves the network intrusion detection rate, but also accelerates the network intrusion detection speed, which can provide an effective guarantee for network security intrusion detection.
【作者單位】: 太原大學;
【分類號】:TP393.08
【參考文獻】
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【共引文獻】
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本文編號:2443956
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