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DOI
责任编辑
分类号
杂志ISSN号
基于模糊聚类理论的入侵检测数据分析
作者姓名:
鲜继清
郎风华
作者单位:
重庆邮电学院,自动化学院,重庆,400065;重庆邮电学院,计算机学院,重庆,400065
摘 要:
入侵检测系统是网络和信息安全构架的重要组成部分,主要用于区分系统的正常活动和可疑及入侵模式,但是它所面临的挑战是如何有效的检测网络入侵行为以降低误报率和漏报率.基于已有入侵检测方法的不足提出利用模糊C-均值聚类方法对入侵检测数据进行分析,从而发现异常的网络行为模式.通过对CUP99数据集的检测试验表明该方法不但可行而且准确性及效率较高.
关 键 词:
入侵检测
异常检测
模糊聚类
模糊C-均值聚类
文章编号:
1000-582X(2005)07-0074-04
修稿时间:
2005-04-20
本文献已被
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