發(fā)布時(shí)間：2017-08-11 05:15

  本文關(guān)鍵詞：改進(jìn)K-means算法在入侵檢測(cè)中的應(yīng)用研究

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【摘要】：為了彌補(bǔ)傳統(tǒng)K-means聚類(lèi)算法在K值確定和初始中心選擇難等方面的不足,基于"合并與分裂"思想,提出一種改進(jìn)的K-means聚類(lèi)算法。將數(shù)據(jù)獨(dú)立程度概念引入實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)子集構(gòu)造理論中,利用獨(dú)立程度評(píng)價(jià)屬性的重要性;根據(jù)點(diǎn)密度將數(shù)據(jù)集合并為若干類(lèi),結(jié)合最小支撐樹(shù)聚類(lèi)算法與傳統(tǒng)K-means聚類(lèi)算法實(shí)現(xiàn)分裂;使用KDD Cup99數(shù)據(jù)集對(duì)改進(jìn)算法在入侵檢測(cè)中的應(yīng)用進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明,改進(jìn)算法在檢測(cè)率和誤報(bào)率方面均優(yōu)于傳統(tǒng)K-means算法。
【作者單位】： 重慶大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 入侵檢測(cè) 數(shù)據(jù)挖掘 聚類(lèi)算法 K-means聚類(lèi) 最小支撐樹(shù)
【基金】：科技部國(guó)家科技支撐計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目(No.2011BAH25B04)
【分類(lèi)號(hào)】：TP311.13;TP393.08
【正文快照】： 1引言伴隨著計(jì)算機(jī)應(yīng)用在全球各個(gè)領(lǐng)域的普及,網(wǎng)絡(luò)正以其獨(dú)特的方式改變著人們的學(xué)習(xí)、工作和日常生活。然而,隨著網(wǎng)絡(luò)利用率的不斷提升,威脅網(wǎng)絡(luò)安全的手段也越來(lái)越多樣化,網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題已經(jīng)成為當(dāng)今世界的重要議題之一。與此同時(shí),靜態(tài)安全技術(shù)無(wú)法滿足當(dāng)代網(wǎng)絡(luò)安全需求的問(wèn)題

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本文編號(hào)：654377