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基于改进的K-means入侵检测算法

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传统K-means算法应用于入侵检测,存在聚类数目难以估计的缺点,导致入侵检测效果不佳.针对这个问题,提出了一种改进的K-means入侵检测算法.算法根据有效性指标确定最优的聚类数目;依据各维特征对聚类效果的影响进行加权;引入三支决策聚类方法改善聚类效果.在kddcup99数据集的实验结果表明,与传统K-means算法相比,改进后的K-means算法提高了入侵检测的检测率,降低了其误报率.
Intrusion Detection Algorithm Based on Improved K-means

季赛花、黄树成

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江苏科技大学计算机学院 镇江 212003

入侵检测 K-means 有效性指标 特征加权 三支决策

国家自然科学基金

61772244

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.11.003

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(11)
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