针对日益增多的网络安全威胁,以及目前网络入侵检测系统的发展现状,本文提出了一种基于聚类算法的异常入侵检测模型.针对K-means算法对聚类初始中心的依赖、距离计算的复杂性比较大等缺点,提出了一种改进算法,该算法汲取了K-medoids轮换法和改进的三角形三边关系定理等具有的优点.通过实验证明,把改进后的算法应用于网络入侵检测系统中,可以大幅度提高数据分类的准确性和检测效率.在KDD CUP 1999上的仿真实验结果表明,该算法实现预期效果,具有高检测率和高效率.
LI Tian、李天
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College of Computer Science and Technology,North China Electric Power University,Baoding 071003
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