基于特征選擇的模糊聚類異常入侵行為檢測
本文關(guān)鍵詞:基于特征選擇的模糊聚類異常入侵行為檢測
更多相關(guān)文章: 模糊聚類 層次聚類 特征選擇 模糊C均值 異常檢測
【摘要】:網(wǎng)絡(luò)攻擊連接具有行為的多變性和復(fù)雜性等特征,利用基于傳統(tǒng)聚類的行為挖掘技術(shù)來構(gòu)建異常入侵檢測模型是不可行的.針對網(wǎng)絡(luò)攻擊行為的特點,提出了基于特征選擇的模糊聚類異常入侵模型.首先通過層次聚類算法改善了FCM聚類算法結(jié)果對初始聚類中心的敏感性,再利用遺傳算法的全局搜索能力克服了其在迭代時易陷入局部最優(yōu)的缺點,并將它們結(jié)合構(gòu)成一種AGFCM算法;然后采用信息增益算法對網(wǎng)絡(luò)攻擊連接數(shù)據(jù)集的特征屬性進行排序,同時利用約登指數(shù)來刪減數(shù)據(jù)集的特征屬性以確定特征屬性容量;最后利用低維特征屬性集和改進的FCM聚類算法構(gòu)建了異常入侵檢測模型.實驗結(jié)果表明該模型對絕大多數(shù)的網(wǎng)絡(luò)攻擊類型具有很好的檢測能力,為解決異常入侵檢測模型的誤警率和檢測率等問題提供了一種可行的解決途徑.
【作者單位】: 桂林電子科技大學(xué)廣西可信軟件重點實驗室;桂林電子科技大學(xué)廣西信息科學(xué)實驗中心;西密蘇里州立大學(xué)工程技術(shù)系;中山大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】: 模糊聚類 層次聚類 特征選擇 模糊C均值 異常檢測
【基金】:國家自然科學(xué)基金項目(61163057,60970146,61462020) 廣西可信軟件重點實驗室基金項目(kx201111) 廣西信息科學(xué)實驗中心基金項目(20130329) 廣西自然科學(xué)基金項目(2014GXNSFAA118375)
【分類號】:TP393.08
【正文快照】: 3(西密蘇里州立大學(xué)工程技術(shù)系美國密蘇里州圣約瑟夫64507)4(中山大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院廣州510275)(tch@guet.edu.cn)Anomaly Intrusion Behavior Detection Based on Fuzzy Clustering and FeaturesSelectionTang Chenghua1,2,Liu Pengcheng1,2,Tang Shensheng3,and Xie Yi
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本文編號:794880
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