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·6 · (总 800) 聚类算法在入侵检测中的应用 2007 年
( )
文章编号: 2007
聚 类 算 法 在 入 侵 检 测 中 的 应 用
Cluster ing A lgor ithm for In trusion D etection
武 艳 彭新光
(太原理工大学计算机与软件学院 太原 030024)
【摘 要】入侵检测中对未知入侵的检测主要由异常检测完成, 传统的异常检测方法需要构造一个正常行为特征
轮廓的参考模型, 但获取完全正常的数据比较困难。介绍的聚类技术是应用到入侵异常检测中的一种较为新颖
的技术, 是一种无需指导的异常检测技术, 可以区分哪些是正常记录, 哪些是异常记录。分析了将聚类方法应
用于入侵检测中的可行性及对数据处理的标准化方法。另外, 给出了基于覆盖的聚类算法与两种经典聚类算法
的比较。
【关键词】入侵检测, 异常检测, 聚类, 覆盖聚类算法
中图分类号: T P 393. 08 文献标识码: A
ABSTRACT Fo r unknow n intrusion detection it is comp leted m ainly by anom aly detection. T raditional anom aly detection m ethods
need a reference model w ith a p rofile of no rm al action, but getting the abso lutely pure no rm al data is a difficult th ing. In th is
paper , w e introduce clustering techno logy that is a new m ethod used in anom aly detection, and it is a no supervised anom aly
. .
detection m ethod W e analysis the feasibility of clustering used in intrusion detection and p rovide a standardization p rocess
, .
A dditionally covering clustering algo rithm is compared w ith tw o classic clustering algo rithm s
KEYWORD S intrusion detection, anom aly detection, clustering, covering clustering algo rithm
入侵检测[ 1 ] ( , ) 的研究与发 1 , 2 , , d , 即, i = ( i 1 , i2 , , id ) , 1 ≤ ≤ , 其
In tru sion D etection ID X X X R X X X i N
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