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基于模糊C均值聚类算法的入侵检测方法
作 者: 唐文纪
导 师: 李丽娟
学 校: 湖南大学
专 业: 计算机应用技术
关键词: 入侵检测 网络安全 人工免疫网络 模糊C均值聚类算法
分类号: TP393.08
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
下 载: 89次
引 用: 1次
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内容摘要
随着网络技术的飞速发展和网络应用范围的不断扩大,对网络的攻击与破坏也不断增加。网络与信息安全逐渐成为Internet及各项网络服务和应用的进一步发展需要解决的关键.问题。入侵检测技术是继“防火墙”、“数据加密”等传统安全策略后的新一代安全保障技术,它可以识别针对计算机或网络资源的恶意企图和行为,并做出相应的反应,近年来得到了迅速发展,在网络与信息安全领域扮演着越来越重要的角色。本文讨论了入侵检测技术的分类、常用检测方法及工作原理,分析了目前入侵检测系统(Intrusion Detection System,IDS)存在的主要问题和发展趋势。传统的入侵检测技术存在许多不足,先进的检测算法是入侵检测研究的关键技术。本文将人工免疫网络算法和改进的模糊C均值(Fuzzy C Means,FCM)算法应用到IDS中。该算法是一种典·型的无监督学习技术,能够使用没有标记的数据生成IDS的分类器,并且能够检测新的未知攻击。论文的研究内容主要包括:(1)针对FCM算法需要人为的输入聚类数目C和对初始值敏感的确点,引入人工免疫网络算法;(2)改进了FCM算法,弥补了FCM算法只能处理数值属性的缺陷。(3)设计并实现了基于人工免疫网络和模糊C均值聚类算法的入侵检测实验系统,采用KDD CUP99数据集对算法进行了仿真实验。实验结果表明,该算法具有较高的检测率和较低的误警率,并对未知攻击有很好的检测能力。
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全文目录
摘要 5-6 Abstract 6-10 插图索引 10-11 附表索引 11-12 第1章 绪论 12-18 1.1 研究背景和意义 12-14 1.2 本课题研究现状 14-15 1.3 本文研究内容 15-16 1.4 本文结构 16-17 1.5 小结 17-18 第2章 入侵检测概述 18-30 2.1 入侵检测的基本概念 18-21 2.2 入侵检测技术的发展历程 21 2.3 入侵检测系统的作用 21-22 2.4 入侵检测的分类 22-27 2.4.1 按照检测数据的来源划分 23-26 2.4.2 按照检测方法划分 26-27 2.5 入侵检测技术的发展趋势 27-29 2.5.1 面向IPv6 27-28 2.5.2 面向应用层的IDS 28 2.5.3 标准化的入侵检测 28 2.5.4 高速入侵检测 28-29 2.5.5 大规模、分布式的入侵检测 29 2.5.6 与其他安全技术的联动 29 2.6 小结 29-30 第3章 一种改进的模糊C均值聚类算法 30-38 3.1 聚类和模糊聚类介绍 30-32 3.1.1 聚类分析 30-31 3.1.2 聚类的过程 31-32 3.1.3 模糊聚类分析 32 3.2 模糊C均值聚类(FCM)算法 32-35 3.2.1 HCM算法介绍 32-33 3.2.2 FCM算法 33-35 3.3 改进的FCM(Improved Fuzzy C Means,IFCM)算法 35-37 3.4 小结 37-38 第4章 基于模糊C均值聚类算法的入侵检测方法 38-43 4.1 人工免疫网络 38-40 4.1.1 概述 38-39 4.1.2 基本原理 39-40 4.2 基于人工免疫网络和改进的模糊C均值聚类算法的入侵检测方法 40-42 4.2.1 基于AiNet和IFCM的聚类算法 41 4.2.2 标类算法 41-42 4.2.3 入侵检测算法 42 4.3 小结 42-43 第5章 实验及结果分析 43-52 5.1 基于AiNet_IFCM算法的入侵检测系统框架 43-44 5.2 KDD CUP99介绍 44-46 5.3 数据样本的选取 46-48 5.4 属性的选取及数值属性的预处理 48-49 5.4.1 标准化 48-49 5.4.2 正规化 49 5.5 仿真实验结果 49-51 5.6 小结 51-52 总结与展望 52-54 参考文献 54-57 致谢 57-58 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 58
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 计算机网络 > 一般性问题 > 计算机网络安全
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