基于GRU和K-means算法的入侵检测模型与方法研究

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中文摘要：随着计算机一系列相关技术的发展,互联网已经深深地和人们的生产活动结合在一起,在提高人们生产生活效率与质量的同时,一些潜在入侵也让信息受到威胁.入侵检测是网络安全的关键技术之一,随着技术的不断进步及网络环境的日益复杂,入侵技术也呈现智能化与多样化的特征,采用合适且有效的方法对网络行为进行特征构建是入侵检测技术的一个关键步骤.门控循环神经网络可以很好地对具有时序特点的行为进行特征提取.数据分析与处理方法中常用的聚类分析,也可以用作网络行为中特征行为的归类.文章使用GRU网络和K-means算法,构建了一种入侵检测的混合检测模型.在相应数据集上,实验证明,这种方法能够有效地提取有意义的特征,在一定程度上拓宽了入侵检测的思路.

作者：

李昊、郝宽、姜伟

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作者单位：

哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院,黑龙江哈尔滨 150025

关键词：

入侵检测聚类分析 K- means算法混合检测模型

出版年：

2022

企业科技与发展

广西科学技术情报研究所

企业科技与发展

CHSSCD

影响因子：0.331

ISSN：1674-0688

年,卷(期)：2022.(11)

被引量1
参考文献量2