【摘 要】
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网络异常检测技术是入侵检测领域研究的热点之一。在异常检测中,针对其存在的对训练集中关键数据的选取不准确、选取过程耗时较长、检测的误报率过高等问题,结合经典的K-MEAN
【机 构】
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电子科技大学软件学院,电子科技大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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信产部电子发展基金（信部运（2007）329）, 四川省科技厅基金（M110106012009FZ0148）, 国家科技部科技人员服务企业行动项目（SQ2009GJE0000163）资助
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网络异常检测技术是入侵检测领域研究的热点之一。在异常检测中,针对其存在的对训练集中关键数据的选取不准确、选取过程耗时较长、检测的误报率过高等问题,结合经典的K-MEANS算法和分支定界算法,建立起一种网络异常检测模型,以有效地提高在大量训练集中选取关键数据的准确率,同时降低数据选取的时耗。通过大量基于著名的KDD Cup 1999数据集的实验,表明此模型能够达到较高的检测准确性,并能有效地控制检测错误报警的发生。
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