【摘要】：網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流量的增大對(duì)入侵檢測(cè)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性提出了更高的要求,壓縮訓(xùn)練數(shù)據(jù)可加快未知樣本的分類處理速度。針對(duì)數(shù)據(jù)量過大造成壓縮處理和聚類效率低下的難題,提出了一種改進(jìn)的自適應(yīng)AP(affinity propagation)聚類方法,采取直接關(guān)聯(lián)與簇中心距離較近樣本的方法,減少聚類樣本數(shù)量,降低聚類時(shí)空消耗,并依據(jù)關(guān)聯(lián)結(jié)果,不斷調(diào)整聚類參數(shù),精確聚類結(jié)果。2個(gè)網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)集的應(yīng)用結(jié)果表明,該方法可從大規(guī)模樣本中有效聚出代表性子集,在保證準(zhǔn)確率的前提下,提高入侵檢測(cè)的實(shí)效性。

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前6條

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【共引文獻(xiàn)】

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相關(guān)會(huì)議論文 前4條

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2554125