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基于高维度数据单元划分算法的异常检测
引用本文:彭立志,杨波,陈月辉.基于高维度数据单元划分算法的异常检测[J].计算机工程与应用,2006,42(3):133-135,160.
作者姓名:彭立志  杨波  陈月辉
作者单位:济南大学信息科学与工程学院,济南,250022
基金项目:教育部科学技术研究项目
摘    要:文章借鉴CLIQUE聚类算法关于高维度数据空间单元划分的思想,将该思想引入到异常入侵检测中,并通过非均衡划分方法对该算法进行改进,力图建立一个对高维度入侵检测数据有效的异常检测模型。同时结合遗传算法,基于预定义的入侵检测数据集对高维度的入侵检测数据进行了数据维度约简的研究。

关 键 词:入侵检测  异常检测  数据挖掘  CLIQUE聚类算法  遗传算法
文章编号:1002-8331-(2006)03-0133-03
收稿时间:2005-07
修稿时间:2005-07

High Dimension Data Unit Partition Algorithm Based Anormal Detection
Peng Lizhi,Yang Bo,Chen Yuehui.High Dimension Data Unit Partition Algorithm Based Anormal Detection[J].Computer Engineering and Applications,2006,42(3):133-135,160.
Authors:Peng Lizhi  Yang Bo  Chen Yuehui
Abstract:This paper uses the thinking of unit partition in high dimension data space of CLIQUE Clustering Algorithm for reference,introduces it into anormal detection,and improves the algorithm by the method of unbalanced partition,it tries to build effective anormal detection modal by using this algorlthm.The paper also studies dimension reduce of high dimension intrusion detection data by using Genetic Algorithm.
Keywords:intrusion detection  anormal detection  data mining  CLIQUE clustering algorithm  Genetic Algorithm
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