基于数据流聚类挖掘算法的入侵检测系统研究

梅莹莹; 梁月放

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基于数据流聚类挖掘算法的入侵检测系统研究

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为解决传统入侵检测实时性不足的问题,针对当前网络安全中处理速度快、防御能力强、实时性能高等特点,研究基于数据流挖掘与入侵检测相融合的网络安全防御技术,建立新的检测模型,设计了快速剔除孤立点的算法,提出一种改进的基于衰减滑动窗口密度的数据流聚类挖掘(ASWDStream)算法,并对该算法及其在入侵检测系统中的应用效能进行了验证.仿真结果表明该算法具有较低的运行环境要求和较高的聚类准确性,入侵检测系统表现出较高的检测率和实用性.

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来源
《信阳农业高等专科学校学报》 |2020年第3期|113-118123|共7页
作者
梅莹莹; 梁月放;
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作者单位

安徽三联学院计算机工程学院安徽合肥230601;

安徽三联学院计算机工程学院安徽合肥230601;

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正文语种 chi
中图分类 TP393.08;
关键词
信息安全; 入侵检测; 衰减滑动窗口; 数据流挖掘; 聚类算法;

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