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基于密度峰值聚类的网络入侵检测
文献摘要：
网络安全己经成为现如今社会发展的重要保障,而入侵检测系统在网络安全的体系结构中占着举足轻重的地位.传统的基于聚类分析的网络入侵检测方法需要预先设定聚类数目且无法处理噪声数据,但入侵检测系统获取的网络行为记录具有很强的随机性,其聚类数目和聚类形状难以事先确定,故需要更鲁棒的聚类方法进行入侵检测.本文提出一种基于密度峰值聚类的网络入侵检测方法,该方法利用了密度峰值聚类算法的优点,无需迭代、参数鲁棒、自动获取聚类数目,并且可以很好地处理噪声数据和入侵检测系统所获取的网络行为记录,挖掘更有效的入侵信息.最后通过对KDD CUP 1999数据集的实验验证,验证本文方法的有效性和精确性.
文献关键词：
聚类;密度峰值聚类;网络安全;入侵检测
中图分类号：
作者姓名：
杜淑颖
作者机构：
徐州生物工程职业技术学院信息管理学院,江苏徐州 221000;中国矿业大学计算机科学与技术学院,江苏徐州 221116
文献出处：
引用格式：
[1]杜淑颖-.基于密度峰值聚类的网络入侵检测)[J].软件,2022(06):40-46
A类：
B类：
基于密度,网络入侵检测,现如今,入侵检测系统,体系结构,入侵检测方法,定聚,聚类数,噪声数据,网络行为,随机性,事先,聚类方法,法利,密度峰值聚类算法,入侵信息,KDD,CUP,精确性
AB值：
0.234181
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