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数据流聚类算法在入侵检测中的应用
被引量:
4
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作者
黄红艳
安素芳
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第20期112-116,共5页
处理数据流的能力成为入侵检测系统面临的挑战,针对这一现状提出DC-stream算法,该算法采用在线离线两阶段聚类,设计了一套缓冲式异常点处理机制,在保证数据流聚类效率和精度的同时,能够过滤噪音数据。实验结果证明,该算法能在海量的网...
处理数据流的能力成为入侵检测系统面临的挑战,针对这一现状提出DC-stream算法,该算法采用在线离线两阶段聚类,设计了一套缓冲式异常点处理机制,在保证数据流聚类效率和精度的同时,能够过滤噪音数据。实验结果证明,该算法能在海量的网络数据流中及时有效地发现入侵行为,并具有较强的抗干扰能力。
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关键词
入侵检测
核心
微
簇
缓冲微簇
聚类纯度
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职称材料
题名
数据流聚类算法在入侵检测中的应用
被引量:
4
1
作者
黄红艳
安素芳
机构
石家庄经济学院信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第20期112-116,共5页
基金
河北省科技计划项目(No.10213559)
文摘
处理数据流的能力成为入侵检测系统面临的挑战,针对这一现状提出DC-stream算法,该算法采用在线离线两阶段聚类,设计了一套缓冲式异常点处理机制,在保证数据流聚类效率和精度的同时,能够过滤噪音数据。实验结果证明,该算法能在海量的网络数据流中及时有效地发现入侵行为,并具有较强的抗干扰能力。
关键词
入侵检测
核心
微
簇
缓冲微簇
聚类纯度
Keywords
intrusion detection
core micro cluster
buffer micro cluster
cluster purity
分类号
TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
数据流聚类算法在入侵检测中的应用
黄红艳
安素芳
《计算机工程与应用》
CSCD
2012
4
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