基于改进CURE聚类算法的无监督异常检测方法

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

基于改进CURE聚类算法的无监督异常检测方法

更新时间：2024-10-14

- 基于改进CURE聚类算法的无监督异常检测方法
- Vol. 31, Issue 7, Pages: 18-23(2010)
- 作者机构：
  
  1. 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室信息安全中心
  2. 北京邮电大学网络与信息攻防技术教育部重点实验室
  3. 北京邮电大学灾备技术国家工程实验室
  4. 河海大学计算机与信息学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： TP393.06
- Published：2010
- 稿件说明：
移动端阅览
[1]周亚建,徐晨,李继国.基于改进CURE聚类算法的无监督异常检测方法[J].通信学报,2010,31(07):18-23+32.

[J]. 2010, 31(7): 18-23.
[1]周亚建,徐晨,李继国.基于改进CURE聚类算法的无监督异常检测方法[J].通信学报,2010,31(07):18-23+32. DOI：

[J]. 2010, 31(7): 18-23. DOI：

摘要

提出了一种基于改进的CURE聚类算法的无监督异常检测方法。在保证原有CURE聚类算法性能不变的条件下

通过对其进行合理的改进获得更加理想的簇

也为建立正常行为模型提供了更加纯净的正常行为数据。在建模过程中

提出了一种新的基于超矩形的正常行为建模算法

该算法有助于迅速、准确地检测出入侵行为。实验采用KDDcup99数据

实验结果表明该方法能够有效地检测网络数据中的已知和未知入侵行为。

Abstract

关键词

Keywords

references

Views

1120

下载量

CSCD

Alert me when the article has been cited

提交

Tools

Publicity Resources

有指导的入侵检测方法研究

基于最小聚类求解k-means问题算法

基于星座图的数字调制方式识别

有指导的入侵检测方法研究附视频

Related Author

蒋盛益

李庆华

王守强

朱大铭

王建新

宋辉

Related Institution

广东外语外贸大学信息学院

华中科技大学计算机学院

山东交通学院信息工程系

山东大学计算机科学与技术学院

南京理工大学电子工程与光电技术学院

AI问答

⁰