本文關鍵詞：一種融合Kmeans和KNN的網(wǎng)絡入侵檢測算法

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【摘要】：網(wǎng)絡入侵檢測算法是網(wǎng)絡安全領域研究的熱點和難點內(nèi)容之一。目前許多算法如KNN、TCMKNN等處理的訓練樣本集都比較小,在處理大樣本集時仍然非常耗時。因此,提出了一種適應大樣本集的網(wǎng)絡入侵檢測算法(Cluster-KNN算法)。該算法分為離線數(shù)據(jù)預處理(數(shù)據(jù)索引)和在線實時分類兩個階段:離線預處理階段建立大樣本集的聚簇索引;在線實時分類階段則利用聚簇索引搜索得到近鄰,最終采用KNN算法得出分類結果。實驗結果表明:與傳統(tǒng)的KNN算法相比,Cluster-KNN算法在分類階段具有很高的時間效率,同時在準確率、誤報率和漏報率方面與其它同領域入侵檢測方法相比也具有相當?shù)膬?yōu)勢。Cluster-KNN能夠很好地區(qū)分異常和正常場景,且在線分類速度快,因而更適用于現(xiàn)實的網(wǎng)絡應用環(huán)境。
【作者單位】： 華南師范大學計算機學院;
【關鍵詞】： 網(wǎng)絡入侵檢測 Kmeans KNN KDDCUP
【基金】：廣東省教育部產(chǎn)學研結合項目(2009B090300326) 華南師范大學研究生科研創(chuàng)新基金項目資助
【分類號】：TP393.08
【正文快照】： 到稿日期:2015-01-19返修日期:2015-04-18本文受廣東省教育部產(chǎn)學研結合項目(2009B090300326),華南師范大學研究生科研創(chuàng)新基金項目資助。1引言隨著互聯(lián)網(wǎng)在軍事、金融、電子商務等領域的大規(guī)模應用,越來越多的主機和網(wǎng)絡正受到各種類型的網(wǎng)絡入侵攻擊的威脅。實時的、智能的

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