本文選題：高校網絡 + 入侵檢測�。� 參考：《科技通報》2013年06期

【摘要】：高校網絡開放性較強,導致入侵特征的多樣性,很難建立統(tǒng)一的訓練入侵檢測模型,造成高校網絡入侵檢測存在弊端。本文提出一種基于無監(jiān)督聚類關聯(lián)的優(yōu)化入侵檢測算法,在建立的關聯(lián)網絡中對數(shù)據(jù)進行聚類分析,運用分層聚類方法分析網絡,完成數(shù)據(jù)模型的建立。仿真實驗表明,這種無監(jiān)督入侵檢測模型方法,克服了高校網絡外網訪問數(shù)據(jù)的識別特性不明顯的問題,提高了高校網絡入侵檢測的準確率,取得了滿意的結果。
[Abstract]:It is difficult to establish a unified training intrusion detection model, which leads to the diversity of intrusion characteristics, which leads to the drawbacks of network intrusion detection in colleges and universities. In this paper, an optimal intrusion detection algorithm based on unsupervised clustering association is proposed. The data is clustered in the established network, and the hierarchical clustering method is used to analyze the network to complete the establishment of the data model. The simulation results show that this unsupervised intrusion detection model method overcomes the problem that the identification characteristics of the access data are not obvious, and improves the accuracy of network intrusion detection in colleges and universities, and obtains satisfactory results.
【作者單位】： 周口師范學院計算機科學與技術學院;
【分類號】：TP393.08

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