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一种半聚类的异常入侵检测算法

《计算机应用》2006年 第7期 | 俞研 黄皓   南京大学计算机软件新技术国家重点实验室 江苏南京210093 南京大学计算机科学与技术系 江苏南京210093
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摘 要:针对基于监督学习的入侵检测算法所面临的训练样本不足的问题,提出了一种结合改进k-近邻法的基于半监督聚类的异常入侵检测算法,利用少量的标记数据改善算法的学习能力,并实现了对新攻击类型的检测。实验结果表明,在标记数据极少的情况下,算法的检测结果明显好于非监督学习的算法,接近于监督学习的检测算法。
【分 类】【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 计算机网络 > 一般性问题 > 计算机网络安全
【关键词】 入侵检测 半监督聚类 新攻击检测
【出 处】 《计算机应用》2006年 第7期 1640-1642页 共3页
【收 录】 中文科技期刊数据库