基于无监督聚类的入侵检测方法

研究了基于无监督聚类的入侵检测算法.算法的基本思想是首先通过比较无类标训练集样本间的距离来生成聚类,并根据正常类比例N来确定异常数据类别,然后再用于真实数据的检测.该方法的优点在于不需要用人工的或其他的方法来对训练集进行分类.实验采用了KDD99的测试数据,结果表明,该方法能够比较有效的检测真实网络数据中的未知入侵行为.