基于CSA无监督模糊聚类算法的异常检测方法

为解决模糊k均值算法对初始化敏感及易陷入局部极值的不足，提出了基于克隆选择算法(CSA)的无监督模糊聚类异常入侵检测方法.应用结合了具有进化搜索、全局搜索、随机搜索和局部搜索特点的克隆算子快速得到了全局最优聚类，并应用模糊检测算法检测网络中的异常行为模式.该方法的优点是不需要人工对训练集分类，并且可以检测出未知的攻击.仿真试验表明，该方法不但能检测出未知的攻击，而且具有较低的误报率和较高的检测率.