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按照特征分组聚类的异常入侵检测系统

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:1.93 MB | 2021-05-13

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　　利用网络连接数据可以按照连接的基本特征、内容特征、网络流量特征和主机流量特征进行分组的特点，基于K- means算法，提出一种按照特征分组进行聚类的方法，以高效实现特征约简和数据降维。通过调整聚类参数保留特征分组内的差异信息，使用决策树C4.5算法对降维后的数据进行入侵分类处理。实验结果表明，该方法能够使 kddcup99数据集的聚类特征数由41个降为4个，且对网络连接数据的总检测率为99.73%，误检率为0，其中正常网络连接和刺探攻击 Probe的检测率均为100%。

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