针对传统的入侵检测模型IDM(Intrusion Detection System)不能检测最新的入侵手段且系统的特征数据库需要频繁更新的问题,提出融合K-均值聚类、模糊神经网络和支持向量机等数据挖掘技术来构建IDM。首先,利用K-均值聚类将原始的训练集划分为不同的训练子集;然后,基于各训练子集训练各自的模糊神经网络模型,并通过模糊神经网络模型生成支持向量机的支持向量;最后,采用径向支持向量机检测入侵行为是否发生。在KDD CUP 1999数据集上的实验验证了所提模型的有效性及可靠性。实验结果表明,相比其他几种较为先进的检测方法,所提模型在入侵检测方面取得了更高的检测精度。
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