基于粒子群优化和模糊c均值聚类的入侵检测

唐贤伦; 庄陵; 李银国; 曹长修

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基于粒子群优化和模糊c均值聚类的入侵检测

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针对模糊c均值算法对初始化敏感及易陷入局部极值的问题,利用粒子群优化算法的全局优化性能,结合模糊c均值聚类算法,提出基于粒子群优化和模糊c均值聚类的入侵检测方法.该方法可快速得到全局最优聚类,并且有效检测出未知的攻击.实验表明该方法不仅对未知攻击有较好的检测效果,而且具有较低的误报率和较高的检测率.

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来源
《计算机工程》 |2008年第4期|13-15|共3页
作者
唐贤伦; 庄陵; 李银国; 曹长修;
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作者单位

重庆邮电大学自动化学院;

重庆;

400065;

重庆大学自动化学院;

重庆;

400044;

重庆邮电大学自动化学院;

重庆;

400065;

重庆大学自动化学院;

重庆;

400044;

重庆邮电大学自动化学院;

重庆;

400065;

重庆大学自动化学院;

重庆;

400044;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类安全保密;
关键词
入侵检测; 模糊c均值聚类; 粒子群优化;

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