论文部分内容阅读
为了提高网络入侵的检测率,以降低误检率,提出一种基于均值聚类分析和多层核心集凝聚算法相融合的网络入侵检测模型。利用K-Means算法获取多层核心集凝聚算法的核心集,用其替代原粗化过程得到的顶层核心集,实现顶层核心集的快速准确定位,简化算法的计算复杂性。将KM-Mul CA算法应用到入侵检测模型,采用KDD CUP 99数据集进行仿真实验。结果表明,该模型可以获得理想的网络入侵检测率和误检率。