【摘 要】
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网络异常检测对于网络安全和网络服务质量至关重要,但异常检测中的传统聚类算法存在很多缺点,因此需要进一步改进。传统的K-means聚类算法仍然存在效率低,误报率较高的问题。
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网络异常检测对于网络安全和网络服务质量至关重要,但异常检测中的传统聚类算法存在很多缺点,因此需要进一步改进。传统的K-means聚类算法仍然存在效率低,误报率较高的问题。对此,提出并行结构的二分K-means算法,该方法解决了传统K-means算法易受初始点选择影响的不足,同时并行计算的结构提高了检测的效率。为验证该算法的效率、检测率和误报率,使用了KDD CUP99数据集,实验表明该算法相较于传统的聚类算法在检测效率、检测率上都有提高,误报率也有所降低。
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