基于模糊聚类广义回归神经网络的网络入侵研究

摘要

采用结合模糊聚类和广义神经网络回归聚类分析的方法,对5种网络入侵行为模式进行有效的聚类.首先用模糊c均值聚类算法将入侵数据分为5类,再将聚类的结果中最靠近每类中心的样本作为广义神经网络的聚类训练样本进行数据训练,训练输出的结果即为该个体所属的入侵类别.实验结果表明:新算法对网络入侵途径的分类精度更高,可为预防网络入侵提供更可靠的数据支持.