K均值算法改进及在网络入侵检测中的应用

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研究保证网络安全有效阻止入侵行为,针对网络入侵检测问题,传统K均值聚类算法在网络入侵检测应用过程中,存在对聚类中心初始值敏感、易陷入局部最优值等不足,从而使网络入侵检测正确率低,误检测率高难题。为了提高检测准确性,提出一种改进的K均值聚类网络入检测算法。采用有效指数法自动调整初始聚类数,降低了检测结果对初始聚类数的依赖,可通过自适应最佳密度半径函数来选择聚类中心,降低聚类中心对检测结果不利影响,加快聚类速度,最后通过最优初始聚类数K和聚类中心对网络入侵进行检测。在Matlab平台上,采用改进算法对KDD 99网络入侵数据进行测试,实验结果表明,改进的K均值聚类算法提高了网络入侵检测正确率,误检率降低,为网络检测优化提供有效参考。
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