【摘要】：研究準(zhǔn)確檢測(cè)入侵問(wèn)題,為保護(hù)網(wǎng)絡(luò)資源的安全,在入侵檢測(cè)中需要預(yù)先指定聚類(lèi)數(shù)目以及對(duì)初始中心敏感,但傳統(tǒng)K均值算法易陷入局部最優(yōu)。為解決上述問(wèn)題,提出了一種自動(dòng)確定聚類(lèi)數(shù)的算法,首先通過(guò)多次執(zhí)行樣本抽樣技術(shù)用最大最小距離算法產(chǎn)生一系列較優(yōu)的聚類(lèi)中心和聚類(lèi)數(shù)目,作為差分進(jìn)化算法的初始種群,然后在種群進(jìn)化過(guò)程中以最優(yōu)種群個(gè)體為指引,動(dòng)態(tài)調(diào)整個(gè)體聚類(lèi)中心和聚類(lèi)數(shù)目,并且利用差分進(jìn)化算法的全局尋優(yōu)能力和K均值算法的局部搜索能力,對(duì)聚類(lèi)中心和聚類(lèi)數(shù)目同時(shí)進(jìn)行優(yōu)化,從而得到最佳的聚類(lèi)劃分和聚類(lèi)數(shù)目。在上述算法的基礎(chǔ)上,提出了一種入侵檢測(cè)判斷方法,通過(guò)對(duì)KDD CUP1999數(shù)據(jù)集的仿真結(jié)果表明,改進(jìn)算法具有較好的入侵檢測(cè)效果,能夠有效的檢測(cè)出網(wǎng)絡(luò)中的入侵?jǐn)?shù)據(jù)。
[Abstract]:In order to protect the security of network resources, it is necessary to specify the number of clusters and be sensitive to the initial center in intrusion detection, but the traditional K-means algorithm is prone to fall into local optimum. In order to solve the above problems, an algorithm for automatically determining the number of clusters is proposed. Firstly, a series of optimal clustering centers and clustering numbers are generated by using the maximum and minimum distance algorithm through the multi-execution sample sampling technique. As the initial population of the differential evolution algorithm, and guided by the optimal population individuals during the evolution of the population, the cluster center and the number of individual clusters are dynamically adjusted. The global optimization ability of differential evolution algorithm and the local search ability of K-means algorithm are used to optimize the clustering center and the number of clusters at the same time, so as to obtain the best clustering partition and clustering number. On the basis of the above algorithms, an intrusion detection judgment method is proposed. The simulation results of KDD CUP1999 dataset show that the improved algorithm has better intrusion detection effect and can effectively detect intrusion data in the network.
【作者單位】： 江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2165285