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利用網(wǎng)絡(luò)連接數(shù)據(jù)可以按照連接的基本特征、內(nèi)容特征、網(wǎng)絡(luò)流量特征和主機(jī)流量特征進(jìn)行分組的特點(diǎn)，基于K- means算法，提出一種按照特征分組進(jìn)行聚類的方法，以高效實(shí)現(xiàn)特征約簡(jiǎn)和數(shù)據(jù)降維。通過(guò)調(diào)整聚類參數(shù)保留特征分組內(nèi)的差異信息，使用決策樹(shù)C4.5算法對(duì)降維后的數(shù)據(jù)進(jìn)行入侵分類處理。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠使 kddcup99數(shù)據(jù)集的聚類特征數(shù)由41個(gè)降為4個(gè)，且對(duì)網(wǎng)絡(luò)連接數(shù)據(jù)的總檢測(cè)率為99.73%，誤檢率為0，其中正常網(wǎng)絡(luò)連接和刺探攻擊 Probe的檢測(cè)率均為100%。
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