模糊C-均值算法在入侵檢測系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)在日常生活及工作中扮演著越來越重要的角色。與此同時，日益嚴重的網(wǎng)絡(luò)安全問題成為制約網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展的一大障礙。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)，諸如防火墻、安全路由器、身份認證系統(tǒng)等，已不能完全滿足網(wǎng)絡(luò)安全的需要。入侵檢測作為一種主動防御的安全技術(shù)，已成為網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的一個重要手段，并成為當(dāng)前的熱點研究領(lǐng)域。 聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關(guān)鍵技術(shù)，但傳統(tǒng)的C-均值聚類算法對入侵檢測數(shù)據(jù)進行處理有很多不盡人意的地方，

2、如該聚類算法是局部尋優(yōu)算法，聚類的結(jié)果對數(shù)據(jù)輸入順序比較敏感等。針對以上問題本文進行了較深入的研究，給出了相應(yīng)的解決方法。 本論文的主要工作如下： 論文在分析了當(dāng)前常用的入侵檢測方法和入侵方法的基礎(chǔ)上，對基于聚類技術(shù)的入侵檢測技術(shù)進行了研究，著重研究了數(shù)據(jù)挖掘中的聚類分析技術(shù)在異常入侵檢測中的可行性和有效性，并且提出了一種基于數(shù)據(jù)挖掘聚類技術(shù)的入侵檢測智能結(jié)構(gòu)模型。 在運用聚類分析算法對網(wǎng)絡(luò)記錄進行分析時，根據(jù)入