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为解决现有入侵检测系统规则库维护管理复杂，系统检测效率不足等问题，设计了一种基于改进K均值聚类的规则挖掘算法。首先针对传统k-means算法聚类数目不确定的问题，通过分析聚类数目与簇间距离、簇内距离的关系，引入动态函数确定最佳聚类数目；然后通过寻找数据密集区域避开离群点，优化了初始聚类中心的选择，提高了算法效率。采用改进k-means聚类的入侵规则挖掘算法能够快速有效的对大数据集进行聚类分析，解决了传统入侵检测系统规则库维护复杂、难于检测未知攻击等问题。