%0 Journal Article
%T 基于k-means聚类的分支定界算法在网络异常检测中的应用
%A 杨宇舟
%A 张凤荔
%A 王勇？
%J 计算机科学
%D 2012
%X 网络异常检测技术是入侵检测领域研究的热点之一。在异常检测中，针对其存在的对训练集中关键数据的选取不准确、选取过程耗时较长、检测的误报率过高等问题，结合经典的k-means算法和分支定界算法，建立起一种网络异常检测模型，以有效地提高在大量训练集中选取关键数据的准确率，同时降低数据选取的时耗。通过大量基于著名的kddcup1999数据集的实验，表明此模型能够达到较高的检则准确性，并能有效地控制检测错误报警的发生。
%K 异常检测
%K k-means
%K 分支定界
%U http://www.jsjkx.com/jsjkx/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=120412&flag=1