多层差异网络深度入侵数据挖掘方法研究

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摘要：研究多层差异网络入侵的高效检测问题,保障工业网络控制系统的安全。由于在多层差异网络环境下,不同层次、不同深度的网络空间受到的入侵破坏程度和入侵特征完全不同。传统的入侵检测都是把这些差异化的入侵结果进行加权,计算一个融合后的阀值,衡量是否被入侵,但是这种方法没有对不同层次的入侵特征进行细分,误报率和漏报率较高,提出一种基于模糊C均值聚类算法的多层差异网络深度入侵检测的数据挖掘方法。采集相关数据进行样本特征的提取和分析,利用模糊C均值聚类方法对不同层的入侵数据进一步的分类计算,在分类后的结果中,获取异常数据的行为模式,根据不同模式的结果完成入侵检测。实验结果表明,利用改进算法进行多层差异网络深度入侵检测挖掘,能够提高检测准确率,降低误报率,提高检测效率。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/92897X/201504/664541147.html

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关键词：数据挖掘方法 数据挖掘 方法研究 cqvip 入侵检测 多层差异网络 入侵检测 模糊聚类算法