半监督聚类在入侵检测中的应用研究

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随着网络的快速发展,入侵检测系统生成的告警信息越来越多,聚类技术广泛的应用于处理告警信息.针对传统的K-Means算法易陷入局部最优,提出一种改进半监督聚类算法ISC.从数据集中抽取若干正常与异常样本分别采用层次聚类算法分别计算作为初始质心辅助K-Means算法进行聚类.实验结果表明,与现有相关算法相比,该算法具有更高的攻击检测率以及更低的误报率.
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