论文部分内容阅读
入侵检测作为一种主动防御技术已成为实现网络安全的一个重要手段．数据挖掘技术中模糊C均值算法（FCM）对分析审计日志数据和检测入侵非常有用，它通过迭代来优化目标函数，求取目标函数的极值点，但该算法本身无监督性，没有先验知识指导的初始化值易使算法陷入局部极值，从而产生误导．基于广义回归神经网络（GRNN）改进FCM算法则可以在网络入侵检测中最大可能地避免主观假定对预测结果的影响．