基于两步模糊聚类算法的网络入侵检测应用 |
| |
引用本文: | 王丽娜,王亭亭.基于两步模糊聚类算法的网络入侵检测应用[J].微电子学与计算机,2014(3). |
| |
作者姓名: | 王丽娜 王亭亭 |
| |
作者单位: | 南京信息工程大学电子与信息工程学院; |
| |
基金项目: | 国家自然科学基金项目(61203273) |
| |
摘 要: | 模糊C-均值算法(FCM)广泛应用于入侵检测中,在其基础上为了更有效实现入侵数据的划分,应用了基于阴影集的粗糙模糊聚类算法(SRFCM).同时,为提高检测性能提出了一种新的"两步走"方法:首先运用算法将网络数据划分为正常和入侵两种类型,其次再运用算法将入侵数据划分为不同的攻击类型,有效提高了检测性能.本文采用KDDCUP1999数据集进行仿真实验,实验表明"两步走"方法在入侵检测中获得了较高的检测率.
|
关 键 词: | 入侵检测 模糊C-均值算法(FCM) SRFCM 两步走 |
本文献已被 CNKI 等数据库收录! |
|