改进k-means算法的网络数据库入侵检测

韩占柱

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改进k-means算法的网络数据库入侵检测

更新时间：2026-09-04

- 改进k-means算法的网络数据库入侵检测
- Improved K-means Algorithm Network Database Intrusion Detection
- 微电子学与计算机 2012年29卷第3期页码：144-146
- 作者机构：
  
  呼伦贝尔学院机构传媒学院, 内蒙古海拉尔区,021008
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版：2012
- 稿件说明：
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韩占柱. 改进k-means算法的网络数据库入侵检测[J]. 微电子学与计算机, 2012, 29(3): 144-146,150.

HAN Zhan-zhu. Improved K-means Algorithm Network Database Intrusion Detection[J]. 2012, 29(3): 144-146.
韩占柱. 改进k-means算法的网络数据库入侵检测[J]. 微电子学与计算机, 2012, 29(3): 144-146,150. DOI：

HAN Zhan-zhu. Improved K-means Algorithm Network Database Intrusion Detection[J]. 2012, 29(3): 144-146. DOI：

摘要

提出改进的k-means算法

加入过滤优化功能

通过簇候选集合中攻击簇的数目优化

删除掉非最优聚类数据集合中的攻击数据

生产最优簇

提高后期网络数据库入侵检测的时效性

降低漏检率.实验结果表明

本文的方法能够优化聚类后生成攻击簇的数目的数目

为网络数据量入侵检测提供便利

提高了检测的准确性

降低了漏检率.

Abstract

This paper proposed the improvement k-means algorithm

join filter optimization function through the cluster set the number of candidates clusters

deleted the optimal cluster the data in the data set

the optimal cluster

improve production later network database intrusion detection

reduce the efficiency of the miss rate.The experiment results show that the method can optimize the clustering to create the number of clusters

for the number of network data quantity intrusion detection provides convenience

improve the detection accuracy

and to reduce the miss rate.

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