基于模拟退火与K均值聚类的入侵检测算法

被引：36

作者：

胡艳维 ^{[1
,2
]}

秦拯 ^{[2
]}

张忠志 ^{[3
]}

机构：

[1] 萍乡高等专科学校

[2] 湖南大学软件学院

[3] 东莞理工学院计算机学院

来源：

计算机科学 | 2010年 / 37卷 / 06期

基金：

广东省科技计划; 广东省自然科学基金; 湖南省自然科学基金;

关键词：

入侵检测; 模拟退火; K均值聚类; 全局优化;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.08 [];

学科分类号：

0839 ; 1402 ;

摘要：

K均值聚类算法对初始值的选取依赖性极大,易陷入局部极值。为此,结合模拟退火算法和K均值聚类思想,提出一种新的入侵检测方案。算法利用模拟退火算法对聚类分析中的聚类准则进行优化,以获得全局最优解,并进一步开拓模拟退火算法的并行性以加快算法收敛速度。在KDD CUP 1999上进行了仿真测试,实验结果表明该方案优于基于K均值聚类的入侵检测算法,有较低的误检率与虚警率。

引用

页码：122 / 124

页数：3

共 5 条

[1] 基于危险理论与数理统计的入侵检测模型 [J].