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基于人工免疫网络和模糊C-均值聚类的入侵检测方法
引用本文:李丽娟,唐文纪. 基于人工免疫网络和模糊C-均值聚类的入侵检测方法[J]. 计算机应用与软件, 2011, 28(3)
作者姓名:李丽娟  唐文纪
作者单位:湖南大学计算机与通信学院,湖南,长沙,410082
摘    要:针对入侵检测方法中模糊C-均值(FCM)聚类算法对初始值敏感和要求输入聚类数目的缺点,把人工免疫网络算法用于FCM聚类算法,提出了一种基于人工免疫网络和模糊C-均值的入侵检测方法.通过KDD_CUP1999数据集仿真试验,与FCM算法相比,该算法提高了检测率,降低了误警率.实验结果表明,该方法能够有效地检测网络中的入侵行为.

关 键 词:入侵检测  模糊C-均值算法  人工免疫网络算法

INTRUSION DETECTION BASED ON ARTIFICIAL IMMUNE NETWORK AND FUZZY C-MEANS CLUSTERING
Li Lijuan,Tang Wenji. INTRUSION DETECTION BASED ON ARTIFICIAL IMMUNE NETWORK AND FUZZY C-MEANS CLUSTERING[J]. Computer Applications and Software, 2011, 28(3)
Authors:Li Lijuan  Tang Wenji
Abstract:
Keywords:
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