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《大连交通大学》 2010年
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改进的K-means算法在入侵检测系统中的应用研究

于丽  
【摘要】:随着网络技术的不断发展以及应用领域的不断扩大,网络已经成为日常生活中必不少的一部分。但是,网络固有的开放性,使网络面临着巨大的安全风险。入侵检测技术是继防火墙、加密、身份认证及访问控制等传统安全保护措施的一个新的安全保障技术。它不仅能够实时检测来自外部的入侵行为,同时也能搞监督内部用户的未授权活动,并对计算机和网络资源上的恶意使用行为进行识别和响应,从而有效的弥补了传统网络安全防护技术的缺陷。但随着计算机系统的复杂和网络数据的海量化,对入侵检测系统提出了更高的要求。 基于以上背景,根据入侵检测技术的不足,本文从误报率和检测率两个重要指标着手,利用数据挖掘的方法将改进的K-means算法应用到入侵检测系统中来,以提高入侵检测的性能,并进行了仿真实验。本文的主要研究内容如下:从入侵检测的发展现状出发,介绍了入侵检测、入侵检测系统的概念和原理,提出了入侵检测系统的比较突出的问题,以及其未来的发展方向。根据聚类分析理论的研究,介绍了传统K-means算法,从K值的确定、聚类中心的选择、以及噪音孤立点的处理三个方面出发,对传统K-means算法进行了改进,并取得了良好的效果。 最后,将改进的算法应用到入侵检测系统中去,提出了入侵检测模型,并在仿真实验中,对数据进行了处理。实验证明,改进的K-means提高了数据的聚类效果,基于改进的K-means算法的入侵检测系统降低了误检率和误报率,提高了入侵检测质量。
【学位授予单位】:大连交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP393.08

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【参考文献】
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