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密度聚類算法DBSCAN是一種有效的聚類分析方法。本文構建了網絡入侵檢測系統模型，并將一種改進的基于密度聚類的入侵檢測算法IDBC應用于檢測引擎設計。IDBC算法改進了網絡連接記錄的距離計算方式，并在DBSCAN聚類結果的基礎上，進行聚類合并。實驗結果表明，與DBSCAN算法相比，IDBC顯著降低了入侵檢測的誤報率，提高了入侵檢測系統的性能。
關鍵詞：入侵檢測 密度聚類 數據挖掘
隨著互聯網的迅速發展，網絡入侵事件頻繁發生，入侵檢測顯示出越來越重要的作用。
相對于正常行為，入侵行為往往數目相對很少，而且行為特征差異很大，因此適合于用聚類方法來識別入侵行為，已經有多種聚類算法被應用于這一領域。其中，基于密度聚類的DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法由于具有對數據輸入順序不敏感、能夠在帶有噪聲的空間數據庫中發現任意形狀的聚類等優點，在入侵檢測領域更受關注。
基于聚類的無監督異常入侵檢測方法建立在兩個假設上：一是正常行為的數目遠遠大于
入侵行為的數目，二是入侵行為和正常行為存在明顯的差異。基于這兩個基本假設，Columbia大學的Leonid Portnoy 等人采用聚類思想，能夠在沒有任何先驗知識的情況下，解決入侵檢測系統中知識獲取的問題[1]，但它假設數據集服從一種隨機分布。事實上，實際的網絡數據往往不符合任何一種理想狀態的數學分布。本文提出一種改進的基于密度聚類的入侵檢測算法(IDBC)。該算法改進了網絡連接記錄的距離計算方式，在傳統的DBSCAN 算法基礎上，將密度足夠高的區域劃分為簇，并對得到的聚類結果進行類合并，由此得到更高的檢測率和更低的誤報率。
關鍵詞：入侵檢測 密度聚類 數據挖掘
隨著互聯網的迅速發展，網絡入侵事件頻繁發生，入侵檢測顯示出越來越重要的作用。
相對于正常行為，入侵行為往往數目相對很少，而且行為特征差異很大，因此適合于用聚類方法來識別入侵行為，已經有多種聚類算法被應用于這一領域。其中，基于密度聚類的DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法由于具有對數據輸入順序不敏感、能夠在帶有噪聲的空間數據庫中發現任意形狀的聚類等優點，在入侵檢測領域更受關注。
基于聚類的無監督異常入侵檢測方法建立在兩個假設上：一是正常行為的數目遠遠大于
入侵行為的數目，二是入侵行為和正常行為存在明顯的差異。基于這兩個基本假設，Columbia大學的Leonid Portnoy 等人采用聚類思想，能夠在沒有任何先驗知識的情況下，解決入侵檢測系統中知識獲取的問題[1]，但它假設數據集服從一種隨機分布。事實上，實際的網絡數據往往不符合任何一種理想狀態的數學分布。本文提出一種改進的基于密度聚類的入侵檢測算法(IDBC)。該算法改進了網絡連接記錄的距離計算方式，在傳統的DBSCAN 算法基礎上，將密度足夠高的區域劃分為簇，并對得到的聚類結果進行類合并，由此得到更高的檢測率和更低的誤報率。
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