模糊聚類算法及其在入侵檢測中的應用.pdf

1、作為一種主動的信息安全保障措施，入侵檢測技術有效地彌補了傳統(tǒng)安全保護機制所不能解決的問題。但是面對不斷增大的網絡流量、日益更新的網絡設施和層出不窮的攻擊方式，傳統(tǒng)的入侵檢測技術存在許多不足。先進的檢測算法是入侵檢測研究的關鍵技術。 本文研究了入侵檢測技術和聚類分析技術，重點闡述了模糊聚類算法，剖析了當前的模糊聚類分析過程，提出了改進的模糊聚類算法，并將它用于入侵檢測。論文的研究內容主要包括： 1．對FCM算法，提出用初始

2、化方法代替隨機初始聚類類心的選取，用最優(yōu)模糊因子α作為模糊加權指標改進現(xiàn)有的FCM算法，降低了誤檢率。 2．將近似K—medians算法引入模糊聚類用于確定聚類中心，較好地避免了空聚類的發(fā)生，降低了孤立點對模糊聚類的影響。 3．提出了新的相似度函數(shù)Dsim（），有效地解決了高維空間聚類選維和降維問題，實現(xiàn)了高效的聚類。 4．將函數(shù)Dsim（）與近似K-medians算法相結合，提出了新的模糊聚類算法—DCFCM，