基于改进k-means算法的入侵检测研究

摘要：

对入侵检测技术和数据挖掘中的聚类分析方法进行了研究和分析,探讨了聚类算法在入侵检测中的应用。 在传统k-means算法的基础上,引入遗传算法对聚类进行优化,并提出了一种应用于入侵检测的改进k-means算法,该方法克服了传统k-means算法需要人为确定K值的问题,得到了更好的聚类结果。根据改进后的算法,设计了一个基于该算法的入侵检测模型。

关键词： 入侵检测 数据挖掘 聚类算法 k-means算法

作者: 安宇俊 龙亚星 李炜 牛婧

作者单位: 成都信息工程学院网络工程学院 成都 610225

会议类型: 国内会议

会议名称: 2010国际信息技术与应用论坛

会议地点: 昆明

会议语种:中文

页码: 211-213

在线出版日期: 2010-07-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）