网络安全:遗传算法在入侵检测中的应用

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1、CMYK研究论文!)65?8@:4"孙秀娟黑龙江科技学院理学院!哈尔滨5366$7为克服模糊"均值!#"$"算法对初始化极为敏感且容易陷入局部最优的缺点#将遗传算法和改进的模糊"均值聚类算法相结合#并以检测率和误检测率作为入侵检测算法性能评价的指标#对#"$$改进的#"$$基于遗传的改进#"$%种聚类算法的入侵检测性能进行仿真分析%仿真实验表明#结合遗传和#"$两种算法的混合算法能够实现优势互补%由于该算法结合了遗传算法#使整个算法的复杂度增加%从入侵检测看#通过增加处理时间而提高了入侵检测率%模糊"均值算法&入侵检测&遗传算法&模糊聚类!&’%!()*+!!

2、,-./-!0!1!"1/,!!2(,+2!"#$%&’()*+,%)(-.%-%&/0!123(4%)567789:$%+-,BCDE+)F)=&!"#$%&%"’()*+,-+./+*$",&0*1,&2,34*454+"67)*+,)+89+):,"$"&;.<1=>*,?@AABC.DE*,1%&,(G.(’,,H.(/,A.’I.*I,(’/,A+&J*,K’I.=LJ,(+’IA,KM)NNO4PQ.=&*RM4QST&=A.LOT’I..<’(.A.*.&*+’+H+’O’,’I.+&+’+=LG=’==&G’I.L+=U+L+’O’,/,A.’

3、,L,/=L,V’+A)AV,+&’*T’I+*V=V.(V(,V,*.*=/,AU+&=’+,&,K’I.J.&.’+/=LJ,(+’IA*=&G’I.+AV(,H.GK)NNO4=H.(=J.H=L).A.’I,G*=&G’I.)*.,K’I..<=A+&=’+,&(=’.=&G’I.A+*’=W.&.<=A+&=’+,&(=’.=*’I..H=L)=’+,&+&G+/.*K,(’I.+&H=*+,&.<=A+&=’+,&=LJ,(+’IAV.(K,(A=&/.@XI.*+A)L=’+,&=&=LO*+*+*/=((+.G,)’K,(’I.+&H=*+,&

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5、

6、是具体系统环境和检测方法"使系统的有效性较差"在可扩展性!自适应性方面也很有限!123#$入侵检测作为一种主动由器!身份认证系统等"这些安全产品大多数属于静态安全技术的范畴$静态安全技术对防止系统非法入侵起到了一定防御的安全技术"己成为网络安全技术的一个重要手段"并的作用"但从安全管理角度看"仅有防御是不够的"还应采取成为当前的热点研究领域$聚类分析是数据挖掘技术中的动态策略!$#$入侵检测%%&’()*+,&-.’./’+,&"%-&技术能对网络关键技术"但传统的4均值聚类算法对入侵检测数据进行处安全实施实时监控!攻击与反攻击等动态保护!0#$因此"入侵理有

7、很多不尽人意的地方"如该聚类算法是局部寻优算法"收稿日期"$6869682$6#修回日期"$68626:206基金项目"黑龙江省教育厅科学技术项目$""33"10;%作者简介"孙秀娟!讲师!研究方向为数论与数理统计!电子信箱"()+<)=&;;>66:?8>:@/,A科技导报0!1!#0.!1/"2(CMYK研究论文!’()*+,-."!"#$%!为克服当前入侵度"聚类的结果对数据输入顺序比较敏感等(越大标量越模糊%如果(35"则’&+算法退化为A&+检测系统的缺陷"本研究以数据为中心"把入侵检测当作数聚类算法(A-BC&#+,-./$%’&+聚类需要进行多次

8、迭代计算"据分析过程"即将模糊&均值算

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