基于信息熵与K-means融合算法的网络入侵检测模型

朱娴睿; 黄英来; 王成瑞

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基于信息熵与K-means融合算法的网络入侵检测模型

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传统K-means算法在初始聚类中心选择时具有较大随机性,是影响聚类分析结果的关键因素.利用信息熵辅助选取聚类中心,提出一种信息熵与K-means融合算法,并以此为基础构建一种网络入侵检测模型,除完成异常入侵检测外,可使聚类中心随网络变化而动态更新,提高入侵检测效果.通过对比试验,证明了该方法的可行性及有效性.

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来源
《安徽农业科学》 |2014年第17期|5671-56725682|共3页
作者
朱娴睿; 黄英来; 王成瑞;
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作者单位

黑龙江省财税信息中心;

黑龙江哈尔滨150001;

东北林业大学;

黑龙江哈尔滨150040;

黑龙江省农业开发评审中心;

黑龙江哈尔滨150040;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电子技术、计算机技术在农业上的应用;一般性问题;
关键词
信息熵; K-means算法; 入侵检测;

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