朱陈晨
- 作品数：1 被引量：17H指数：1
- 供职机构：浙江工业大学计算机科学与技术学院、软件学院更多>>
- 发文基金：浙江省科技厅科技计划项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 自适应AP聚类算法及其在入侵检测中的应用被引量：17
- 2015年
- 网络数据流量的增大对入侵检测系统的实时性提出了更高的要求,压缩训练数据可加快未知样本的分类处理速度。针对数据量过大造成压缩处理和聚类效率低下的难题,提出了一种改进的自适应AP(affinity propagation)聚类方法,采取直接关联与簇中心距离较近样本的方法,减少聚类样本数量,降低聚类时空消耗,并依据关联结果,不断调整聚类参数,精确聚类结果。2个网络安全数据集的应用结果表明,该方法可从大规模样本中有效聚出代表性子集,在保证准确率的前提下,提高入侵检测的实效性。
- 江颉王卓芳陈铁明朱陈晨陈波
- 关键词：入侵检测聚类自适应
