蟻群聚類算法在入侵檢測中的應(yīng)用研究.pdf

1、計算機網(wǎng)絡(luò)在滿足人們快捷的共享資源的同時，也頻繁的受到攻擊和非法的訪問，網(wǎng)絡(luò)安全問題受到了廣泛的關(guān)注。入侵檢測系統(tǒng)是一種主動的安全防護技術(shù)，作為網(wǎng)絡(luò)安全中一個重要的研究領(lǐng)域，近些年來得到了迅速的發(fā)展。
　　本文主要對基于聚類技術(shù)的異常入侵檢測技術(shù)進行研究，包括以下幾個方面：
　　首先，對當(dāng)前的入侵檢測技術(shù)和聚類方法進行了全面系統(tǒng)的闡述，分析了現(xiàn)有聚類算法應(yīng)用于入侵檢測時存在的優(yōu)點和不足；研究了蟻群聚類算法在對網(wǎng)絡(luò)入侵?jǐn)?shù)據(jù)進行

2、劃分時存在的問題。
　　其次，使用蟻群聚類算法對kdd cup99入侵檢測數(shù)據(jù)集進行聚類，通過對其聚類結(jié)果的分析，發(fā)現(xiàn)聚類的部分簇中存在劃分不夠緊湊的問題，為此，本文提出改進方法，對簇中與聚類中心距離較遠的數(shù)據(jù)進行二次聚類；在改進后的算法中添加螞蟻短期記憶和簇合并算法，解決了聚類結(jié)果中存在“子簇”的問題。用改進算法對上述數(shù)據(jù)重新進行聚類，結(jié)果表明，簇的緊湊性有較大的提升，同時由于子簇數(shù)量的減少使得檢測率有所提升，加快了檢測的速度。