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提出一种基于人工免疫聚类的异常检测算法，采用基于距离的异常度量因子，可以方便地筛选数据集中最突出的异常数据，能够依据不同的安全策略调节异常容忍因子，从而平衡检测率和漏报率之间的矛盾。实验结果表明，该算法采用无标记的训练数据集，能自动适应不同的网络及应用环境。
基于人工免疫聚类的异常检测算法
【摘 要】
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提出一种基于人工免疫聚类的异常检测算法，采用基于距离的异常度量因子，可以方便地筛选数据集中最突出的异常数据，能够依据不同的安全策略调节异常容忍因子，从而平衡检测率和漏报
【机 构】
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空军工程大学导弹学院,空军工程大学训练部教育技术中心
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2010年1期
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