江苏科技大学学报（自然科学版）
江囌科技大學學報（自然科學版）
강소과기대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF JIANGSU UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2010年
4期
381-385
,共5页
李永忠%王汝山%张念贵%王玉雷
李永忠%王汝山%張唸貴%王玉雷
리영충%왕여산%장념귀%왕옥뢰
入侵检测%半监督学习%模糊聚类
入侵檢測%半鑑督學習%模糊聚類
입침검측%반감독학습%모호취류
针对当前入侵检测技术检测率较低、误报率较高,特别是难以检测新型入侵的不足,通过研究基于机器学习的异常入侵检测系统,提出了一种基于半监督模糊聚类的异常入侵检测算法SFCA(Semi-supervised Fuzzy Clustering Algorithm).算法通过加入数据之间的相关信息,同时引入代价函数来平滑目标函数,降低其对孤立点数据的敏感程度.通过利用少量的标记样本,生成用于初始化算法的种子聚类,然后辅助聚类过程.实验表明,与FCM(Fuzzy C-means)聚类算法相比,SFCA算法具有较高的性能.
針對噹前入侵檢測技術檢測率較低、誤報率較高,特彆是難以檢測新型入侵的不足,通過研究基于機器學習的異常入侵檢測繫統,提齣瞭一種基于半鑑督模糊聚類的異常入侵檢測算法SFCA(Semi-supervised Fuzzy Clustering Algorithm).算法通過加入數據之間的相關信息,同時引入代價函數來平滑目標函數,降低其對孤立點數據的敏感程度.通過利用少量的標記樣本,生成用于初始化算法的種子聚類,然後輔助聚類過程.實驗錶明,與FCM(Fuzzy C-means)聚類算法相比,SFCA算法具有較高的性能.
침대당전입침검측기술검측솔교저、오보솔교고,특별시난이검측신형입침적불족,통과연구기우궤기학습적이상입침검측계통,제출료일충기우반감독모호취류적이상입침검측산법SFCA(Semi-supervised Fuzzy Clustering Algorithm).산법통과가입수거지간적상관신식,동시인입대개함수래평활목표함수,강저기대고립점수거적민감정도.통과이용소량적표기양본,생성용우초시화산법적충자취류,연후보조취류과정.실험표명,여FCM(Fuzzy C-means)취류산법상비,SFCA산법구유교고적성능.
