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文檔簡介
1、隨著科技進步和計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展,信息產(chǎn)業(yè)及其應(yīng)用得到了巨大發(fā)展。對網(wǎng)絡(luò)需求的不斷增強,網(wǎng)絡(luò)用戶面臨著日益嚴重的安全問題,必須要求一個可信、可靠、安全、穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)平臺。網(wǎng)絡(luò)入侵己經(jīng)成為計算機安全和網(wǎng)絡(luò)安全的最大威脅。入侵檢測系統(tǒng)是當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的研究熱點,在保障網(wǎng)絡(luò)安全方面起著重要的作用。 對于入侵檢測作為主動防御的手段,目前的研究主要集中在異常檢測方面,它能發(fā)現(xiàn)未知入侵。但是缺陷是正常模式的知識庫難以建立,難以明確的劃
2、分正常和異常模式。鑒于這些難點,采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一個很有效的解決方法。但是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的要求過高,噪聲的影響對于訓(xùn)練結(jié)果有所偏差。還有尖銳邊界問題。將模糊理論和數(shù)據(jù)挖掘相結(jié)合,可以解決以上問題。 本論文對基于模糊C均值聚類算法進行了改進,對隸屬度進行修正降低孤立點的影響,利用模糊截集加快收斂,同時對聚類有效性分析來達到全局最優(yōu)。把基于模糊C均值聚類算法的結(jié)果作為模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的數(shù)據(jù)隸屬度,而不需要先驗知識確定隸屬
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