计算机安全
計算機安全
계산궤안전
NETWORK AND COMPUTER SECURITY
2013年
12期
2-6
,共5页
入侵检测%子空间聚类%检测率%高维数据%特征选择
入侵檢測%子空間聚類%檢測率%高維數據%特徵選擇
입침검측%자공간취류%검측솔%고유수거%특정선택
在高维数据聚类中,受维度效应的影响,现有的算法聚类效果不佳.在分析现有软子空间聚类算法不足的基础上,引入子空间差异的概念,结合簇内紧凑度的信息来设计新的目标优化函数,提出了一种新的k-means型软子空间聚类算法,针对目前入侵检测实时性和准确性的要求,将离群点扫描技术嵌入新算法中.在KDD Cup1999数据集上的试验表明,该算法能进行高效的特征选择,提高入侵检测的检测精度.
在高維數據聚類中,受維度效應的影響,現有的算法聚類效果不佳.在分析現有軟子空間聚類算法不足的基礎上,引入子空間差異的概唸,結閤簇內緊湊度的信息來設計新的目標優化函數,提齣瞭一種新的k-means型軟子空間聚類算法,針對目前入侵檢測實時性和準確性的要求,將離群點掃描技術嵌入新算法中.在KDD Cup1999數據集上的試驗錶明,該算法能進行高效的特徵選擇,提高入侵檢測的檢測精度.
재고유수거취류중,수유도효응적영향,현유적산법취류효과불가.재분석현유연자공간취류산법불족적기출상,인입자공간차이적개념,결합족내긴주도적신식래설계신적목표우화함수,제출료일충신적k-means형연자공간취류산법,침대목전입침검측실시성화준학성적요구,장리군점소묘기술감입신산법중.재KDD Cup1999수거집상적시험표명,해산법능진행고효적특정선택,제고입침검측적검측정도.
