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针对聚类的入侵检测算法误报率高的问题,提出一种主动学习半监督聚类入侵检测算法.在半监督聚类过程中应用主动学习策略,主动查询网络中未标记数据与标记数据的约束关系,利用少量的标记数据生成正确的样本模型来指导大量的未标记数据聚类,对聚类后仍未能标记的数据采用改进的K-近邻法进一步确定未标记数据的类型,实现对新攻击类型的检测.实验结果表明了算法的可行性及有效性. 相似文献
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将人工免疫原理与高速网络分流技术结合,提出了一种基于免疫原理的高速网络入侵防御算法.在对阴性选择算法改进基础上引入疫苗算子和选择算子,降低了系统二次免疫应答时间,增强了系统抗体库自我学习能力,进而改善了系统的实时性和高效性.在分析了高速网络分流技术和改进阴性选择算法的基础上,建立了基于免疫原理的高速网络入侵防御系统.仿真结果证明了该算法的有效性. 相似文献
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