K-means聚类算法优化方法的研究

针对K-means算法全局搜索能力的不足,提出基于改进PSO的优化K-means聚类算法(IPSO-KM),该算法克服了K-means聚类算法对初始聚类中心选择敏感问题,能够获得全局最优的聚类划分.同时,提出一种基于信息增益比例的属性加权的实体之间距离计算方法,使用属性加权距离计算方法进行聚类划分时,无论是球形数据还是椭球形数据都能够获得较好的聚类划分结果.仿真实验采用KDD-cup 99的测试数据,实验结果表明本文提出的算法不但能检测到多种已知的网络入侵行为,而且能够检测到许多未知的网络入侵行为,同时保持较高的网络入侵的检测率和较低入侵的误报率.     

基于模拟退火和半监督聚类的入侵检测方法

由于缺少监督数据,传统的基于聚类算法的入侵检测系统存在误报率高、检测率低等问题。针对这种情况,提出基于模拟退火和半监督K均值聚类的入侵检测方法。该方法首先利用少量标记入侵类型的网络数据改进聚类初始化过程,在K均值聚类算法中引入半监督学习,然后利用模拟退火算法跳出局部极值的能力与半监督K均值聚类算法结合以得到全局最优聚类,最后根据标记数据确定聚类类别,并应用于入侵行为的检测。基于KDDCUP99的对比实验表明,该方法利用监督数据和模拟退火算法改进了聚类算法,能够有效提高入侵检测的准确率。     

基于划分和凝聚层次聚类的无监督异常检测

将信息熵理论应用于入侵检测的聚类问题,给出在混合属性条件下数据之间距离、数据与簇之间距离、簇与簇之间距离的定义,以整体相似度的聚类质量评价标准作为聚类合并的策略,提出了一种基于划分和凝聚层次聚类的无监督的异常检测算法。算法分析和实验结果表明,该算法具有较好的检测性能并能有效检测出未知入侵行为。     

基于人工鱼群的优化K-means聚类算法

针对K-means算法全局搜索能力不足,提出基于人工鱼群的优化K-means聚类算法(AFS-KM),该算法克服了Kmeans聚类算法对初始聚类中心选择的敏感问题,能够获得全局最优的聚类划分。在聚类过程中,采用一种基于信息增益的属性加权的实体之间距离计算方法进行聚类划分时,对于球形数据和椭球形数据都能够获得理想的聚类划分结果。对KDD-99数据集的仿真实验结果表明,该算法在网络入侵检测时获得了理想的检测率和误报率。     

改进的遗传模糊聚类算法及其在入侵检测中的应用

本文提出了基于改进遗传算法的特征加权模糊聚类算法(IG-WFCM),通过对样本数据集进行聚类划分,以此来确定数据所属的类别。并通过入侵检测仿真实验对该算法进行了测试,结果表明本文的算法是可行的,在一定程度上提高了入侵检测算法的性能和效率。     

基于模拟谐振子的优化K-means聚类算法

针对K-means算法全局搜索能力的不足,提出了基于模拟谐振子的优化K-means聚类算法（SHO-KM）,该算法克服了K-means聚类算法对初始聚类中心选择敏感问题,能够获得全局最优的聚类划分。为了提高聚类划分质量,在聚类过程中采用基于Fisher分值的属性加权的实体之间距离计算方法,使用属性加权距离计算方法进行聚类划分时,无论是球形数据还是椭球形数据都能够获得较好的聚类划分结果。对KDD-99数据集的仿真实验结果表明,该算法在入侵检测中获得了理想的检测率和误报率。     

基于分箱统计的FCM算法及其在网络入侵检测中的应用

使用KDDCup99网络入侵检测数据,对传统的FCM(Fuzzy C-Means)算法进行实验,发现该聚类算法在进行聚类划分和孤立点判断时,存在划分粗略性现象.针对该问题,本文提出使用分箱统计的FCM方法来划分和描述数据集的分布.与原有算法相比,不需要频繁更新聚类中心,同时耗时问题也得到较好的改善.文章最后将特征匹配与基于分箱的FCM算法相结合,协同分析网络连接数据记录.实验结果证明,这种协同检测方法的检测率有明显提高,实时性好,能较好地发现新的攻击类型,便于检测知识库的更新.     

一种基于聚类分析的入侵检测模型

针对传统的入侵检测技术在大容量网络数据时存在检测性能不足的缺点,研究了一种基于聚类分析算法的新型入侵检测模型,通过聚类分析算法对多维数据进行分析,当不满足聚类要求时,归并邻近数据再次聚类。最后,设计了与K-means算法的对比仿真实验,实验结果表明,基于聚类分析的模型能够有效检测出异常序列,能够抵抗异常攻击。     

基于量子人工鱼群和模糊核聚类算法的网络入侵检测模型研究

针对基于传统模糊C均值聚类的网络入侵检测模型存在分类效果不佳,且容易出现局部极值的问题,提出了一种基于量子人工鱼群的半监督模糊核聚类算法。该算法使用少量的标记数据和大量未知标记数据生成网络入侵检的分类,并通过核距离的方式构建了模糊C均值聚类算法的新目标函数,此外,结合了量子人工鱼群算法来解决模糊核聚类算法的全局最优解问题,适用于并行执行架构。在KDD Cup 99网络入侵检测数据上的仿真实验结果表明,相比于基于FCM和PSO-FCM的入侵检测模型,以及基于此提出的算法入侵检测模型具有更好的检测率。     

基于改进模拟退火的优化K-means算法

针对K-means算法全局搜索能力的不足,提出了一种基于改进模拟退火的优化K-means(SA-KM)的聚类算法,该算法克服了K-means聚类算法对初始聚类中心选择敏感问题。为了提高SA-KM算法的聚类划分质量,提出了一种用于评价聚类结果的评价函数,该函数更为准确地反映类内距离和类间距离。仿真结果表明使用该算法在进行入侵检测时,能够检测出多种类型的入侵行为,能够保持较高的网络入侵检测率和较低网络入侵的误报率。