一种基于GFKM的集群入侵检测模型

为了提高入侵系统的检测率和检测速度？论文提出一种基于灰色K均值聚类算法的集群入侵检测模型。利用灰色关联分析理论对原始数据进行预处理，根据？ηij=SX(1n－1SX)∑(n2)ξij(k)计算相关度，再对原始数据集合进行聚类；最后引入集群技术？将GFKM算法装入集群系统中的每个检测结点形成集群入侵检测模型。最后，通过仿真实验对该模型进行了验证，结果表明，GSFK算法应用于入侵检测模型中出现的误报率为0.31%，漏报率为0.34%，而且该模型呈现出较好的泛化性，应用于网络入侵检测中具有较好的性能。