基于無監(jiān)督異常檢測的并行聚類算法研究.pdf

1、隨著Internet技術(shù)和通信技術(shù)的迅猛發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)安全問題也變得日益突出。入侵檢測技術(shù)作為一種主動的安全防護(hù)技術(shù)，有效地彌補(bǔ)了防火墻、數(shù)據(jù)加密等傳統(tǒng)安全防護(hù)技術(shù)的缺陷，已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò)安全的一個重要研究領(lǐng)域。
　　由于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠從海量無規(guī)則數(shù)據(jù)集中挖掘出人們感興趣的特定模式，減少數(shù)據(jù)處理量，所以專家們將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入到入侵檢測的研究與開發(fā)中。聚類分析方法是數(shù)據(jù)挖掘中一種典型的無監(jiān)督異常檢測技術(shù)，可以在無標(biāo)記的數(shù)據(jù)集上發(fā)現(xiàn)異常數(shù)

2、據(jù)，提高入侵檢測的效率，減少人工參與量，因此該方法逐漸發(fā)展成為一種重要的入侵檢測技術(shù)。但是，當(dāng)處理維度高、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、數(shù)據(jù)量龐大的數(shù)據(jù)集時，傳統(tǒng)聚類算法的聚類效率非常低。為了提高聚類效率，并行聚類算法成為人們研究的熱點(diǎn)。
　　本文將并行思想與傳統(tǒng)聚類算法相結(jié)合，提出了一種基于k-means算法的并行聚類算法。該方法首先利用MPICH構(gòu)建計算機(jī)集群系統(tǒng)，然后通過并行編程使集群中各節(jié)點(diǎn)主機(jī)并行處理數(shù)據(jù)集，達(dá)到高效聚類大規(guī)模數(shù)據(jù)集的目的。