【摘 要】
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利用网络连接数据可以按照连接的基本特征、内容特征、网络流量特征和主机流量特征进行分组的特点,基于K-means算法,提出一种按照特征分组进行聚类的方法,以高效实现特征约简
【机 构】
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北京理工大学图书馆,中国科学院信息工程研究所中国科学院网络测评技术重点实验室,首都师范大学信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助(61872252);中国科学院信息工程研究所中国科学院网络测评技术重点实验室开放课题资助(2018)
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利用网络连接数据可以按照连接的基本特征、内容特征、网络流量特征和主机流量特征进行分组的特点,基于K-means算法,提出一种按照特征分组进行聚类的方法,以高效实现特征约简和数据降维.通过调整聚类参数保留特征分组内的差异信息,使用决策树C4.5算法对降维后的数据进行入侵分类处理.实验结果表明,该方法能够使kddcup99数据集的聚类特征数由41个降为4个,且对网络连接数据的总检测率为99.73%,误检率为0,其中正常网络连接和刺探攻击Probe的检测率均为100%.
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