改良版K-means入侵检测算法的研究.pdf

简介：
本文探讨了一种基于K-means算法改进后的入侵检测方法，旨在提高网络安全性与异常检测精度。 一种改进的 K-means 入侵检测算法 在入侵检测领域中，K-means 算法被广泛应用于聚类分析方法之中。然而，传统的 K-means 算法存在一些局限性，比如初始质心敏感性和需要人工设定簇的数量（K值）。为解决这些问题，本段落提出了一种改进的 K-means 入侵检测算法，并通过融合 Canopy 算法对其进行优化。 在传统 K-means 中存在的问题包括对初始质心的选择过于依赖以及手动指定簇数。这会导致算法不稳定和低效的问题。因此，在本研究中，我们采用剪枝、“最大最小规则”及相似度计算等策略来提高其性能。 改进的 K-means 算法首先利用 Canopy 算法选取初始质心以降低敏感性；其次通过“最大最小规则”自动确定簇的数量（K值），减少人为设定错误。同时，算法还引入了样本之间的相似度评估机制，这有助于提高检测率。 实验部分采用多种数据集来验证改进后的 K-means 算法性能。结果显示该方法具有更高的准确性和更低的误报率，在对比传统 K-means 和 Canopy-K-means 等现有技术时表现出显著优势。 本段落提出的这种基于融合了Canopy算法优化的传统K-Means入侵检测方案，能够有效提升网络安全监测能力，并且在实际应用中展现出良好的性能表现。未来的发展趋势将使这项技术和聚类分析方法被更广泛地应用于云计算、物联网等领域中的安全防护任务当中。