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模糊聚类在入侵检测中的应用
引用本文:刘燕,姜建国.模糊聚类在入侵检测中的应用[J].数字社区&智能家居,2006(32).
作者姓名:刘燕  姜建国
作者单位:西安电子科技大学计算机学院,西安电子科技大学计算机学院 陕西西安710071新乡医学院计算机教研室,河南新乡453003,陕西西安710071
基金项目:河南省科技厅科技攻关项目(0524220054),河南省教育厅科技攻关项目(200510480003)
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,本文对现有入侵检测技术所存在不足进行分析的基础上,将改进的模糊C均值聚类算法应用于入侵检测。实验采用KDD99数据集进行测试,结果表明,该方法具有可行性和有效性。

关 键 词:入侵检测  模糊聚类  模糊C均值聚类

Application of Fuzzy Clustering to Intrusion Detection
LIU Yan,JIANG Jian-guo.Application of Fuzzy Clustering to Intrusion Detection[J].Digital Community & Smart Home,2006(32).
Authors:LIU Yan    JIANG Jian-guo
Affiliation:LIU Yan1,2,JIANG Jian-guo1
Abstract:Intrusion detection system is an important component of the computer and information security framework. Based on the demerit analysis of modern IDSs, the paper brings forward a technique that applies modified fuzzy c-means clustering method to intrusion detection. Using the data sets of KDD99,the experiment result shows the feasible and efficiency of this approach.
Keywords:Intrusion Detection  Fuzzy Clustering  Fuzzy C-means Clustering
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