基于极限学习机与改进K-means算法的入侵检测方法

王琳琳; 刘敬浩; 付晓梅

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基于极限学习机与改进K-means算法的入侵检测方法

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入侵检测系统对于保障网络安全至关重要.针对传统的单一检测算法很难对不同种类的攻击都有很好检测效果的问题,提出一种结合极限学习机与改进K-means算法的入侵检测方法.基于算法级联的方式,利用新型线性修正单元(PReLU)激活函数对极限学习机算法进行优化,采用设置距离阈值的方式,实现K-means算法自动选择初始聚类中心与聚类簇数目的双重优化,设计了一种混合式入侵检测方法.采用NSL-KDD数据集对所提出的入侵检测方法进行仿真实验,实验结果表明,与传统的BP神经网络、支持向量机与极限学习机算法相比,该方法有效地提高了检测效果,同时降低了误报率.

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来源
《计算机工程与科学》 |2018年第8期|1398-1404|共7页
作者
王琳琳; 刘敬浩; 付晓梅;
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作者单位

天津大学电气自动化与信息工程学院;

天津300072;

天津大学电气自动化与信息工程学院;

天津300072;

天津大学海洋科学与技术学院;

天津300072;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP393.08;
关键词
入侵检测; 极限学习机; K-means算法;

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