[1]罗军生 李永忠 杜晓.基于模糊C-均值聚类算法的入侵检测[J].计算机技术与发展,2008,(01):178-180.
　LUO Jun-sheng,LI Yong-zhong,DU Xiao.Intrusion Detection Based on Fuzzy C- Means Clustering Algorithm[J].,2008,(01):178-180.
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基于模糊C-均值聚类算法的入侵检测()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2008年01期
页码:
178-180
栏目:
安全与防范
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Intrusion Detection Based on Fuzzy C- Means Clustering Algorithm
文章编号:
1673-629X（2008）01-0178-03
作者:
罗军生 李永忠 杜晓
江苏科技大学电子信息学院
Author(s):
LUO Jun-sheng;  LI Yong-zhong;  DU Xiao
Sch. of Electronic Info. ,Jiangsu Univ. of Sci. and Tech
关键词:
模糊聚类; 入侵检测; 距离测度; 混合属性; 数据挖掘
Keywords:
fuzzy clustering;  intrusion detection; distance measurement; mixed attribute; data mining
分类号:
TP393.08
文献标志码:
A
摘要:
聚类分析是一种有效的异常入侵检测方法，可用以在网络数据集中区分正常流量和异常流量。文中采用模糊C-均值聚类算法对网络流量样本集进行划分，从中区分正常流量和异常流量，并针对入侵检测问题的特性提出了新的相似性度量方法。最后，利用KDD99数据集进行实验，证明该算法能够有效地发现异常流量
Abstract:
Clustering is an effective method of anomaly intrusion detection. It could distinguish normal flow and abnormal flow in the network data set. Uses fuzzy C- means clustering algorithm for dividing the network data set into normal flow and abnormal flow. A

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备注/Memo

备注/Memo:
江苏省教育资助项目（2005DX006J）罗军生（1980-），男，河南平顶山人，硬士研究生，研究方向为网络与信息安全、智能信息处理；李水忠。教授，研究方向为网络与信息安全
更新日期/Last Update: 1900-01-01