[发明专利]利用拐点半径实现动态自适应聚类的网络入侵检测方法有效
| 申请号： | 201910526742.0 | 申请日： | 2019-06-18 |
| 公开（公告）号： | CN110149347B | 公开（公告）日： | 2021-07-09 |
| 发明（设计）人： | 罗文华;许彩滇 | 申请（专利权）人： | 中国刑事警察学院 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06 |
| 代理公司： | 沈阳优普达知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 21234 | 代理人： | 陈曦 |
| 地址： | 110035 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明的利用拐点半径实现动态自适应聚类的网络入侵检测方法，其特征在于，包括如下步骤：对多维数据记录进行降维操作；对降维后的数据记录的特征向量进行标准化变化；将标准化后的数据记录视作一个节点，应用欧几里得算法计算节点间的距离以表示节点间的关联度，依据节点间的关联度进行初始聚类，将初始聚类中所有簇的中心作为抽象节点，重复聚类过程，完成最终聚类；判断各个簇中的节点是否正常，若簇中正常节点的比例大于异常节点的比例，则将此簇的所有节点划为正常类；否则将此簇的所有节点划为异常类。本发明方法可以实现网络行为数据的自动聚类以及优化，其在检测率与稳定性方面具有明显优势。 | ||
| 搜索关键词： | 利用 拐点 半径 实现 动态 自适应 网络 入侵 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.利用拐点半径实现动态自适应聚类的网络入侵检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：对网络连接的多维数据记录进行降维操作；步骤2：对降维后的数据记录的特征向量进行标准化变化；步骤3：将标准化后的数据记录视作一个节点，应用欧几里得算法计算节点间的距离以表示节点间的关联度，依据节点间的关联度进行初始聚类，将初始聚类中所有簇的中心作为抽象节点，重复聚类过程，完成最终聚类；步骤4：判断各个簇中的节点是否正常，若簇中正常节点的比例大于异常节点的比例，则将此簇的所有节点划为正常类；否则将此簇的所有节点划为异常类。
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