入侵检测与聚类分析

传统的入侵检测方法在面对网络结构升级和未知攻击时，缺乏必要的扩展性和自适应能力，而基于机器学习的检测算法首先需要训练数据集进行训练，然后建立检测模型并通过测试数据集中入侵行为的检测结果来验证，此类方法由于获取类标识数据的困难性及其信息表达的局限性，降低了对未知攻击的检则能力。本文提出利用遗传聚类进行入侵检测算法IDUGC(Intrusion Detection Using Genetic Clustering)。实验结果表明，此算法在未知入侵检测方面是可行的、有效的，并具有良好的可扩展性。