节点文献

入侵检测中聚类应用的研究进展

Research Progress of Clustering Technology Applied to Intrusion Detection

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具,请取消加速工具后下载。

【作者】 王红张阳李绪成

【Author】 WANG Hong, ZHANG Yang, LI Xu-cheng (Dept of Computer, Northeastern University Neusoft Institute of Information Technology, Dalian Liaoning 116023, China)

【机构】 东北大学东软信息学院计算机系东北大学东软信息学院计算机系 辽宁大连116023辽宁大连116023

【摘要】 入侵检测存在不知道明确分类标准的分类问题,将聚类引入到入侵检测来改善入侵检测的性能是一个新的尝试。论文从应用聚类获取分类标准、利用聚类进行数据约简、聚类标记、相似性度量、警报聚类五个方面探讨了国内外在该领域内的研究成果,在此基础上进一步分析了存在的问题,并提了下一步的研究方向。

【Abstract】 Intrusion Detection is a classification problem which hasn’t the determined criterion. It is a new attempt to introduce the clustering technology into the IDS in order to improve its performance. In this paper, the latest research achievements in this field is reviewed, including such areas as determining classification criterion, data reduction with clustering, labeling clustering, similarity measurement and alarming clustering. Finally, the focuses for the future re- search are also presented.

【关键词】 聚类入侵检测研究进展
【Key words】 clusteringintrusion detectionresearch proposed.
  • 【文献出处】 信息安全与通信保密 ,Information Security and Communications Privacy , 编辑部邮箱 ,2007年12期
  • 【分类号】TP393.08
  • 【被引频次】2
  • 【下载频次】119
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

本文的引文网络