动态聚类算法在网络入侵检测中的应用

摘要：

为了进一步提高网络入侵检测技术的检测率,降低误报率和漏报率.针对普通聚类算法存在的聚类结果对随机选取初始聚类中心敏感、分类结果不稳定,从而造成的检测率低、漏报和误报率高的特点.提出一种基于动态聚类算法的网络入侵检测模型,实验结果表明通过在K-均值聚类算法的基础上增加动态迭代调整聚类中心,使聚类结果更稳定更准确.与K-均值聚类等算法相比提高了网络入侵检测的性能,从而表明该算法的可行性,有效性.

关键词：聚类、聚类中心、距离、迭代、入侵检测

所属期刊栏目：32

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2009-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：85-87