论文部分内容阅读
基于监督的入侵检测算法对于没有类别标记或识别特征不明显的网络访问连接,无法准确训练出入侵检测模型。为此,文章提出一种基于改进MajorClust聚类算法的无监督入侵检测算法,该算法能够动态自适应网络入侵行为数据的内在关系,实现自动高效地检测。改进MajorClust聚类算法,以未聚类邻边之和最小的点作为初始簇中心,依据簇中心与其他节点的距离分布特点,通过最小二乘法原理拟合点间的空间分布曲线,以曲线的拐点值作为聚类半径,并将簇抽象为节点重新进行聚类迭代,进而实现网络行为数据的自动聚类以及优化。文章构建