【摘 要】
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K-means算法对初始聚类中心及簇数K的选择敏感,导致聚类结果不稳定,会对IDS(intrusion detection system,IDS)的检测结果产生重要影响.针对该问题,提出一种基于细菌觅食优化
【机 构】
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山东中医药大学理工学院,山东 济南250355;山东中医药大学计算医学实验室,山东 济南250355;山东大学软件学院,山东 济南,250101
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K-means算法对初始聚类中心及簇数K的选择敏感,导致聚类结果不稳定,会对IDS(intrusion detection system,IDS)的检测结果产生重要影响.针对该问题,提出一种基于细菌觅食优化算法(bacterial foraging optimization algorithm,BFOA)和K-means相复合的入侵检测算法(HIDS).HIDS算法首先基于距离阈值方法动态确定簇数K,再利用BFOA优化生成初始聚类中心,使得选择的初始聚类中心达到全局最优,从而解决了K-means算法的聚类结果不稳定的问题,进而提高入侵检测的准确率.为验证算法的有效性和测试算法性能,将HIDS在KDD99数据集上进行试验测试,入侵检测率可达98.33％.试验结果表明该方法能够有效提高检测率并且降低误检率.
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