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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
INTRUSION DETECTION BASED ON ARTIFICIAL IMMUNE NETWORK AND FUZZY C-MEANS CLUSTERING作者机构：湖南大学计算机与通信学院湖南长沙410082
出 版 物：《计算机应用与软件》 (Computer Applications and Software)
年 卷 期：2011年第28卷第3期
页 面：282-284,299页
学科分类：0839[工学-网络空间安全] 08[工学]
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。
