基于GT-KM算法的入侵檢測(cè)研究.pdf

1、隨著科技的不斷進(jìn)步，信息產(chǎn)業(yè)快速增長(zhǎng)，應(yīng)用范圍逐步增加，帶來的網(wǎng)絡(luò)攻擊和破壞也越來越多，信息安全技術(shù)愈發(fā)受到重視.可是無論信息安全技術(shù)在這數(shù)十年如何發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)從始至終都沒離開入侵檢測(cè)的相關(guān)知識(shí).
　　在入侵檢測(cè)的相關(guān)領(lǐng)域使用數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的系列原理、算法，是基于這些原理、算法可以提煉出需要的系統(tǒng)特性，并且依據(jù)得到的特性進(jìn)行安全事件的分類，以便進(jìn)行之后的鑒別工作.文章結(jié)合生長(zhǎng)樹算法和K-means算法提出一種全新的GT-KM算

2、法，并將其運(yùn)用到入侵檢測(cè)中，主要內(nèi)容如下：
　　（1）為了處理初始中心的選擇在 K-means算法整體流程中所占地位過大和其全局搜索能力薄弱等問題，將生長(zhǎng)樹算法和 K-means進(jìn)行結(jié)合得到新的聚類方法——GT-K M算法.在生長(zhǎng)樹算法優(yōu)異的編碼方式和全局搜索功能下去尋求使聚類達(dá)到最好結(jié)果的中心點(diǎn)，避免了對(duì)初始聚類中心的極度依賴.使用UCI數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)集來進(jìn)行對(duì)比，證明其在運(yùn)行速率、聚類結(jié)果和穩(wěn)定性能方面的良好效果.
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