一种基于聚类的有指导的入侵检测方法

来源 :小型微型计算机系统 | 被引量 : 0次 | 上传用户：yang980060

【摘要】

：

提出了一种新的距离定义和基于聚类的有指导的入侵检测方法CBSID(Clustering-based and Supervised Interusion Detection),该方法在带标记的训练集上进行聚类,以聚类结果作

【作者】

：

蒋盛益李庆华王卉孟中楼

【机构】

：

华中科技大学,华中科技大学

【出处】

：

小型微型计算机系统

【发表日期】

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2005年6期

【关键词】

：

入侵检测聚类分类 intrusion detection clustering classification

【基金项目】

：

国家自然科学基金

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提出了一种新的距离定义和基于聚类的有指导的入侵检测方法CBSID(Clustering-based and Supervised Interusion Detection),该方法在带标记的训练集上进行聚类,以聚类结果作为分类模型对未见数据进行分类.该方法对于参数和数据输入顺序具有稳健性,可增量更新分类模型.不同于一般的有指导的入侵检测方法,该方法对未知入侵有一定的检测能力.在KDD-CUP99数据集上的测试结果表明,CBSID有理想的性能(高的检测率和低的误报率).

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