【摘要】：針對K均值算法存在的初始聚類中心敏感和易陷入局部最優(yōu)等缺陷,利用人工魚群算法全局尋優(yōu)能力,提出一種人工魚群和K均值算法相融合的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測模型(AFSA-KCM)。首先采用抽樣技術(shù)和最大最小距離算法獲得一組較優(yōu)的聚類中心和聚類數(shù)目,然后通過人工魚群模擬自然界魚群的覓食、聚群,追尾等行為,找到最優(yōu)的聚類中心和聚類數(shù)目,最后利用K均值算法根據(jù)最優(yōu)的聚類中心和聚類數(shù)目建立最優(yōu)的入侵檢測模型,并采用KDD CUP99數(shù)據(jù)集進行測試實驗。實驗結(jié)果表明,相對于其它入侵檢測模型,AFSA-KCM不僅提高了網(wǎng)絡(luò)入侵檢測率,同時加快了網(wǎng)絡(luò)入侵檢測速度,可以為網(wǎng)絡(luò)安全入侵檢測提供有效保證。
[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(xué);
【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