【摘 要】
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网络入侵检测算法是网络安全领域研究的热点和难点内容之一。目前许多算法如KNN、TCMKNN等处理的训练样本集都比较小,在处理大样本集时仍然非常耗时。因此,提出了一种适应大
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网络入侵检测算法是网络安全领域研究的热点和难点内容之一。目前许多算法如KNN、TCMKNN等处理的训练样本集都比较小,在处理大样本集时仍然非常耗时。因此,提出了一种适应大样本集的网络入侵检测算法(Cluster-KNN算法)。该算法分为离线数据预处理(数据索引)和在线实时分类两个阶段:离线预处理阶段建立大样本集的聚簇索引;在线实时分类阶段则利用聚簇索引搜索得到近邻,最终采用KNN算法得出分类结果。实验结果表明:与传统的KNN算法相比,Cluster-KNN算法在分类阶段具有很高的时间效率,同时在准确率、误报率和漏报率方面与其它同领域入侵检测方法相比也具有相当的优势。Cluster-KNN能够很好地区分异常和正常场景,且在线分类速度快,因而更适用于现实的网络应用环境。
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