【摘 要】
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随着时代发展,互联网技术已经深入到社会的各个方面,如航空航天、智慧医疗、影视传媒。然而,互联网技术给生活带来便利的同时,其安全性也成为当下的热点话题。现代网络入侵手段具有隐蔽性高、攻击范围广、变化类型快等特点。相较于传统网络防御体系,入侵检测技术能够主动、有效地识别网络中的攻击行为。但入侵检测技术在处理大规模流量数据时难以避免检测率低、误报率高、效率低等问题。为进一步提高入侵检测系统性能,本文在K
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随着时代发展,互联网技术已经深入到社会的各个方面,如航空航天、智慧医疗、影视传媒。然而,互联网技术给生活带来便利的同时,其安全性也成为当下的热点话题。现代网络入侵手段具有隐蔽性高、攻击范围广、变化类型快等特点。相较于传统网络防御体系,入侵检测技术能够主动、有效地识别网络中的攻击行为。但入侵检测技术在处理大规模流量数据时难以避免检测率低、误报率高、效率低等问题。为进一步提高入侵检测系统性能,本文在K-means算法的理论基础上结合峰值密度思想,提出了一种多策略改进的K-means（Improved Multi-Strategies K-means,K-IMS）入侵检测算法。具体工作如下:（1）K-IMS算法克服了基于峰值密度改进算法中半径系数选取的不确定性问题,能够对不同数据集确定最佳半径系数,准确判断峰值密度样本,有利于初始聚类中心的选取与噪声数据的判断。（2）由于原始算法的聚类结果容易陷入局部最优,K-IMS算法在初始中心点的选取上使用伪随机策略,以峰值密度样本之间的距离作为权值计算这些样本被选取的概率,使用轮盘赌策略确定初始聚类中心,提高了算法全局搜索性能。（3）在入侵检测数据集中,噪声数据很大概率是攻击行为产生的,如果直接删除会降低算法检测率。K-IMS算法改进了噪声数据的处理方法,在提高检测率的同时保证数据集的完整性。（4）使用CIC-IDS2017和KDD Cup99入侵检测数据集,将K-IMS、K-means、PDSK-means三种算法进行对比,实验结果表明K-IMS算法整体性能最优,在检测率、准确率等指标上更为理想。
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