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K-means聚类算法在入侵检测中的应用
引用本文:李洋.K-means聚类算法在入侵检测中的应用[J].计算机工程,2007,33(14):154-156.
作者姓名:李洋
作者单位:长沙理工大学计算机与通信工程学院,长沙,410076
摘    要:提出了一种基于聚类分析方法构建入侵检测库的模型,实现了按K-平均值方法建立入侵检测库并据此划分安全等级的思想。该检测系统的建立不依赖于经验数据,能自动依据原有数据对入侵行为进行重新划分。仿真实验表明,该方法具有较强的实用性和自适应功能。

关 键 词:网络安全  入侵检测  数据挖掘  聚类分析  K-平均值
文章编号:1000-3428(2007)14-0154-03
修稿时间:2006-08-27

Application of K-means Clustering Algorithm in Intrusion Detection
LI Yang.Application of K-means Clustering Algorithm in Intrusion Detection[J].Computer Engineering,2007,33(14):154-156.
Authors:LI Yang
Affiliation:(Institute of Computer & Communication Engineering, Changsha University of Science & Technology, Changsha 410076)
Abstract:This paper introduces an intrusion detection model based on clustering analysis and realizes an algorithm of K-means which can set up a database of intrusion detection and classify safe levels. Experiential data are not required to set up this detection system, which is capable of re-classifying intrusion behaviors in terms of related data automatically. Simulation experiments show that the technique possesses strong applicability and self-adaptability.
Keywords:network security  intrusion detection  data mining  clustering analysis  K-means
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