【摘 要】
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本文主要研究了基于离群点挖掘的入侵检测方法,首先介绍了各种类型的离群点检测算法,重点分析了基于距离的算法和基于密度的算法的优缺点,从而引入了引力思想,并将其与本文改
【出 处】
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华北电力大学(保定) 华北电力大学
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本文主要研究了基于离群点挖掘的入侵检测方法,首先介绍了各种类型的离群点检测算法,重点分析了基于距离的算法和基于密度的算法的优缺点,从而引入了引力思想,并将其与本文改进后的聚类算法结合,设计了一种引力和聚类相结合的入侵检测算法CGIDA;随后在经典入侵检测数据集KDD CUP99上进行了仿真实验,试验结果表明了该算法在检测率和误检率方面都有显著的提高;另外,本文给出了一种采用特征向量对数据集中符号性属性进行规范化的方法,并理论分析了该方法的合理性;最后将CGIDA算法应用到Snort系统中,并通过模拟实验验证了该应用的合理性和高效性。
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