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基于聚类和SVM的入侵检测技术研究
摘 要
目前，随着网络的飞速发展，网络面临着各种各样的危险，网络中也出现了许多新的威胁和攻击。为了有效进行网络内部防护，入侵检测技术被广泛应用，亟需一种能够在保证检测性能的同时有效降低检测时间的入侵检测手段。
本文提出了一种基于聚类和支持向量机（SVM）的入侵检测方法，在保证检测精度的前提下，可以有效减少大规模数据的训练时间，提高支持向量机的判别速度。本文所设计的入侵检测技术对k-means算法进行改进，可有效降低K-means算法对初始值的选择依赖性，减少了迭代次数，进而把改进后的k-means算法与SVM相结合。通过仿真实验验证，本文所设计的这种方法能
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