| 基于云模型和半监督聚类的入侵检测算法 |
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| 引用本文： | 李永忠,张杰.基于云模型和半监督聚类的入侵检测算法[J].计算机科学,2015,42(2):147-149. |
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| 作者姓名： | 李永忠 张杰 |
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| 作者单位： | 江苏科技大学计算机科学与工程学院 镇江212003 |
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| 基金项目： | 本文受江苏省高校自然科学基金资助 |
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| 摘 要： | 针对目前网络入侵检测率低、误报率高的问题,提出了一种将云模型和半监督聚类相结合的入侵检测算法。先对聚类算法作改进,使其能够获得稳定的聚类结果。由于属性对分类贡献程度的不同,引入了云相对贴近度的概念,给出了计算属性权重的方法。以改进的聚类方法为基础建立了云模型,对属性使用动态加权和更新云模型的方法逐渐强化分类器以指导数据的分类。KDD CUP99实验数据的仿真结果证明了该算法的有效性。
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| 关 键 词： | 云模型 聚类 入侵检测 IDS |
| 收稿时间： | 2014/8/24 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2014/9/27 0:00:00 |
Intrusion Detection Algorithm Based on Cluster and Cloud Model |
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| LI Yong-zhong and ZHANG Jie.Intrusion Detection Algorithm Based on Cluster and Cloud Model[J].Computer Science,2015,42(2):147-149. |
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| Authors: | LI Yong-zhong and ZHANG Jie |
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| Affiliation: | School of Computer Science and Engineering,Jiangsu University of Science and Technology,Zhenjiang 212003,China and School of Computer Science and Engineering,Jiangsu University of Science and Technology,Zhenjiang 212003,China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Cloud model Cluster Intrusion detection IDS |
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