| 基于模糊C-均值聚类算法的入侵检测 |
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| 引用本文： | 罗军生,李永忠,杜晓.基于模糊C-均值聚类算法的入侵检测[J].计算机技术与发展,2008,18(1):178-180. |
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| 作者姓名： | 罗军生 李永忠 杜晓 |
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| 作者单位： | 江苏科技大学,电子信息学院,江苏,镇江,212003 |
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| 摘 要： | 聚类分析是一种有效的异常入侵检测方法,可用以在网络数据集中区分正常流量和异常流量.文中采用模糊C-均值聚类算法对网络流量样本集进行划分,从中区分正常流量和异常流量,并针对入侵检测问题的特性提出了新的相似性度量方法.最后,利用KDD99数据集进行实验,证明该算法能够有效地发现异常流量.
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| 关 键 词： | 模糊聚类 入侵检测 距离测度 混合属性 数据挖掘 基于模糊 均值 聚类算法 异常入侵检测方法 Clustering Algorithm Fuzzy Based Detection 发现 实验 利用 相似性度量方法 特性 检测问题 划分 样本集 网络流量 异常流量 数据集 聚类分析 |
| 文章编号： | 1673-629X（2008）01-0178-03 |
| 收稿时间： | 2007-03-27 |
| 修稿时间： | 2007年3月27日 |
Intrusion Detection Based on Fuzzy C-Means Clustering Algorithm |
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| LUO Jun-sheng,LI Yong-zhong,DU Xiao.Intrusion Detection Based on Fuzzy C-Means Clustering Algorithm[J].Computer Technology and Development,2008,18(1):178-180. |
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| Authors: | LUO Jun-sheng LI Yong-zhong DU Xiao |
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| Abstract: | Clustering is an effective method of anomaly intrusion detection. It could distinguish normal flow and abnormal flow in the network data set. Uses fuzzy C- means clustering algorithm for dividing the network data set into normal flow and abnormal flow. A new distance measurement method which is designed for intrusion detecting problem specially has Been put forward in this paper. In the end,use KDD 1999 data set to experiment algorithm,and the result proves that this algorithm could discover the abnormal flows effectively. |
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| Keywords: | fuzzy clustering intrusion detection distance measurement mixed attribute data mining |
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