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基于聚类分析的动态自适应入侵检测模式研究: 随着网络基础设施的不断完善和网络应用的越来越丰富，网络应用所具有的便捷高效使人们将更多的学习、生活和工作建立在网络之上，比如企业管理、电子商务等。大量的数据需要得到安全的存储和传输，保证其机密性、完整性和可用性。人们对网...; 梁飞; 关键词：入侵检测聚类分析属性子集数据预处理网络安全

基于聚类分析的动态自适应入侵检测模式研究被引量：7: 2013年; 针对传统的基于聚类分析入侵检测的研究大都通过改进算法增强入侵检测的效果,算法往往具有较高的空间和时间复杂度,算法参数大多通过人工尝试得到,参数的最优化和动态改变无法得到保证的问题,提出一种新的入侵检测模式,采用针对K-means算法的特点的预处理过程,充分利用K-means算法应用的具体环境,将可得到入侵信息指导K-means算法的执行。加快了算法的收敛速度,解决了K-means算法本身存在的问题。通过动态确定初始中心向量和半径阈值参数建立了一种动态自适应入侵检测模式。通过实验验证了这种检测模式是有效的,能有效检测某一种具体的入侵类型。; 梁飞闫宏印; 关键词：入侵检测 K-MEANS算法聚类自适应动态检测

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梁飞