【摘 要】
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针对聚类算法在入侵检测应用中存在的参数预设、聚类有效性评价、未知攻击类型检测等问题,提出了一种基于密度和最优聚类数的改进算法,根据样本的分布情况启发式地确定初始聚
【机 构】
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广东松山职业技术学院电气工程系,广东松山职业技术学院机械工程系
【基金项目】
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广东高校省级重大科研项目(2017GkQNCX033);韶关市科技计划项目(2017CX/K055);广东松山职业技术学院重点科技项目(2018KJZD001);广东大学生科技创新培养专项(pdjh2015a0715)
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针对聚类算法在入侵检测应用中存在的参数预设、聚类有效性评价、未知攻击类型检测等问题,提出了一种基于密度和最优聚类数的改进算法,根据样本的分布情况启发式地确定初始聚类中心,从样本的几何结构角度提出一种新的内部评价指标,给出了最优聚类数确定方法,在此基础上,设计了一个增量式的入侵检测模型,实现了聚类中心和聚类数目的动态调整.实验结果表明,与K-means及其他两种改进聚类算法相比,新算法收敛速度更快、聚类准确率更高,能够对未知网络行为进行有效聚类,具有较好的入侵检测效果.
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